PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT

dokumen-dokumen yang mirip
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.

Penaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi

PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

Analisis Sensitivitas

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

Bab VII Contoh Aplikasi

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN PROPORSI PADA SAMPLING GANDA

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

ANALISIS PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN SUBTRACTIVE FUZZY C-MEANS. Baiq Nurul Haqiqi 1, Robert Kurniawan 2. Abstract

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Penerapan Diagram Kontrol Multivariat np pada Proses Produksi Hexagon Bolt M16x75mm di PT. Timur Megah Steel Gresik

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat

*Corresponding Author:

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Permasalahan Cutting Stock Satu Dimensi

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK PROPORSI EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA., R. Efendi 2, H.

MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc.

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a

BAB II LANDASAN TEORI

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon

III. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA

2. TINJAUAN PUSTAKA. Pada model berbasis area diasumsikan bahwa peubah yang menjadi perhatian merupakan fungsi dari rata-rata peubah respon, = g( )

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model)

Perbandingan Mean Squared Error (MSE) Metode Prasad-Rao dan Jiang-Lahiri-Wan Pada Pendugaan Area Kecil

MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

PERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]

Median Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance

BAB 2 LANDASAN TEORI

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

PENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

BAB II DIMENSI PARTISI

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL

Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial

PEMODELAN SISTEM TANGKI-TERHUBUNG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUZZY TAKAGI-SUGENO

Uji Rank Mann-Whitney Dua Tahap

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

PERBANDINGAN UNJUK KERJA ALGORITMA PSO DAN ALGORITMA ABCO PADA OPTIMASI PENGENDALI PID (Studi Kasus Pada Model Motor DC)

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

STUDI ALIRAN DAYA MENGGUNAKAN JARING SARAF TIRUAN COUNTERPROPAGATION TERMODIFIKASI

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

UKURAN GEJALA PUSAT &

Pemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman

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

KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE RUANG FASE TEREKONSTRUKSI

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA)

PENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika

APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa


BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Statistika Deskriptif

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

V = adalah himpunan hingga, dan misalkan

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION

PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI

FUZZY PREFERENCE RELATION UNTUK MEMBANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-CRITERIA PEMILIHAN SUPPLIER

Transkripsi:

PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan Ala Unverstas Rau Kapus Bnawdya Peanbaru, 893, Indonesa * andhen_ath@yahoo.co ABSRAC hs paper dscusses two product estators for the populaton ean n the rando saplng, those are the product estator n sple rando saplng and product estator n raned set saplng usng the auxlary varable quartles gven by Al- Oar [Internatonal Journal of Huan and Socal Scences., 4 (009), pp. 8-85]. he two estators are based estators. he ost effcent estator s the estator that has the sallest ean square error obtaned by coparng the ean square error of each estator. Keywords: product estator, based, quartles, sple rando saplng, ran set saplng and ean square error ABSRAK Pada artel n dbahas dua penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca, yatu penasr produ pada saplng aca sederhana penasr produ pada saplng berperngat enggunaan uartl yang dajuan oleh Al-Oar [Internatonal Journal of Huan and Socal Scences., 4 (009), pp. 8-85]. Kedua penasr n erupaan penasr bas. Penasr yang efsen erupaan penasr yang el ean square error terecl yang dperoleh ebandngan ean square error dar asng-asng penasr. Kata unc: penasr produ, bas, uartl, saplng aca sederhana, saplng berperngat ean square error. PEDAHULUA Penasr produ erupaan suatu etode yang dgunaan untu enngatan eteltan suatu penasr, engabl anfaat hubungan antara varabel yang

dtelt varabel tabahan [4]. Bentu uu penasr produ sederhana untu rata-rata populas ddefnsan C, asus bahwa rata-rata populas dar varabel tabahan detahu. Dsn adalah rata-rata sapel dar varabel yang dtelt adalah rata-rata dar varabel tabahan. Dar penasr produ sederhana, Al-Oar [] engajuan sebuah penasr produ enggunaan paraeter uartl uartl 3 sepert q q, () adalah penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca sederhana, adalah rata-rata sapel pada saplng aca sederhana q adalah uartl 3. Dar edua penasr produ aca sederhana tersebut, Al-Oar [] engadaptas ebal enjad penasr produ pada saplng berperngat. Penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat ddefensan q q, () Ŷ adalah penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat, adalah rata-rata sapel pada saplng berperngat. Penasr produ untu rata-rata populas tersebut asng-asng erupaan penasr bas. Maa untu endapatan penasr produ yang efsen adalah enghtung MSE untu asng-asng penasr. Sean ecl MSE yang dperoleh aa aan sean efsen.. SAMPLIG ACAK SEDERHAA Pengablan sapel aca sederhana erupaan suatu etode untu engabl unt sapel dar unt populas, sehngga setap eleen C sapel yang berbeda epunya esepatan yang saa untu dplh sebaga unt sapel. Pengablan sapel n adalah pengablan sapel aca tanpa pengebalan agar araterst unt-unt lebh aurat [4]. Untu penaran sapel aca sederhana, varans ovarans rata-rata sapel secara berturut-turut adalah

V f, Cov f,,. f 3. SAMPLIG ACAK BERPERIGKA Saplng berperngat pertaa al dteuan oleh McIntyre [5]. McIntyre enggunaan saplng berperngat sebaga penggant dar saplng aca sederhana untu enasr rata-rata populas. Pengablan sapel berperngat erupaan suatu proses pengablan n unt sapel dar populas beruuran dlauan pengablan unt sapel dar populas enggunaan etode saplng aca sederhana. Sapel aca sederhana tersebut eudan dbag enjad set. Dar set pertaa, unt terecl pertaa dplh sebaga sapel. Pada set edua, dplh unt terecl edua sebaga sapel. Proses n dlanjutan sapa pada set dplh unt terbesar sebaga sapel. Keseluruhan proses n dulang sebanya n sehngga enghaslan sapel beruuran n. Unt-unt sapel yang dperoleh n dsebut sapel berperngat. Sapel berperngat erupaan salah satu sapel yang ungn pada saplng aca sederhana [3]. Untu penaran sapel berperngat, varans ovarans rata-rata sapel secara berturut-turut adalah Var Cov(, ),,,,. 3

4. BIAS DA MSE PEAKSIR PRODUK UUK RAA-RAA POPULASI Bas MSE penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca sederhana () dalah B f CC MSE, (3) q,,, q C C C C. Bas MSE penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat () adalah B( ) MSE, (4) q. 5. PEAKSIR PRODUK AG EFISIE Untu enentuan penasr yang efsen dar penasr yang bas, dapat dtentuan cara ebandngan MSE dar penasr produ pada saplng aca sederhana (3) MSE dar penasr produ pada saplng berperngat (4), yatu MSE MSE 4

( ) MSE ( ) MSE. (5) 6. COOH Contoh berut erupaan data tngat fertltas d Indonesa pada tahun 0 sepert terlhat pada abel. Untu engetahu rata-rata tngat fertltas eanfaatan nforas tabahannya yatu banyanya peaa alat ontraseps d tap-tap provns. Untu englustrasan penerapan saplng berperngat pada data n, dplh sapel beruuran 9 dar populas enggunaan etode saplng aca sederhana. Data sapel tersebut delopoan e dala 3 set asng-asng beruuran 3 ( = 3). Mengut etode saplng berperngat aa seluruhnya dlauan sebanya 3 al peneltan ( = 3). Inforas yang dperoleh dar data adalah sebaga berut : enunjuan anga fertltas julah peaa alat ontraseps. Dan dar abel dperoleh nforas sebaga berut : = 33,.776, q 53.7, -0.7047377 4, 0 ( ) = 3, 58.773, q 66., 0. 846, ( 0. 846 3 ( ) Dengan ensubsttusan nla-nla yang dperoleh dar data anga fertltas peaa alat ontraseps e persaaan (5) aa dperoleh sebaga berut. Efsens saplng berperngat terhadap saplng aca sederhana pada q yatu ( ) 387.404. Efsens saplng berperngat terhadap saplng aca sederhana pada q yatu 3 3) ( ) 74.45787 Sehngga dapat dspulan bahwa penasr produ dbandngan penasr produ 3. lebh efsen 5

abel. Anga Fertltas Peaa Alat Kontraseps d Indonesa ahun 0 o aa Provns Julah Peaa Alat Anga Kontraseps (%) Fertltas Aceh 46.8.8 Suatera Utara 55.9 3 3 Suatera Barat 56.9.8 4 Rau 6..9 5 Jab 66.9.3 6 Suatera Selatan 67.6.8 7 Bengulu 64.. 8 Lapung 70.3.7 9 Banga Beltung 69.6.6 0 Kepulauan Rau 53..6 DKI Jaarta 57.3.3 Jawa Barat 6..5 3 Jawa engah 65..5 4 DI ogyaarta 69.9. 5 Jawa ur 65.3.3 6 Banten 64.5 7 Bal 66..3 8 usa enggara Barat 56.8 9 usa enggara ur 47.9 3.3 0 Kalantan Barat 65. 3. Kalantan engah 67.3.8 Kalantan Selatan 68.3.5 3 Kalantan ur 60..8 4 Sulawes Utara 68.9.6 5 Sulawes engah 55.7 3. 6 Sulawes Selatan 55.8.6 7 Sulawes enggara 5.5 3 8 Gorontalo 63..6 9 Sulawes Barat 5. 3.6 30 Maluu 45.5 3. 3 Maluu Utara 53.7 3. 3 Papua Barat 4.5 3.7 33 Papua.8 3.5 Suber [] DAFAR PUSAKA [] Al-Oar, A. I. F. 009. ew Product-ype Estators for he Populaton Mean Usng Quartles of the Auxlary Varable. Internatonal Journal of Huan and Socal Scences. 4, 8-85. [] Ba Kependuduan Keluarga Berencana asonal. abel Anga Fertltas, Peaaan Kontraseps. Avalable fro: http://www.bbn.go.d/ltbang/.php?. Dases pada Septeber 03. 6

[3] Chen, Z., Z. Ba & B. K. Snha. 003. Raned Set Saplng : heory and Applcaton. Sprnger, Berln Hedelberg ew or. [4] Cochran, W.G. 99. en Penaran Sapel, Eds Ketga. erj. Dar Saplng echnques, oleh Rudansyah & E.R Osan. UI Press, Jaarta. [5] Mcntyre, G. A. 95. A Method for Unbased Selectve Saplng Usng Raned Sets. Australan Journal. 3, 385-390. 7