480 likes | 1.21k Views
Distribusi Sampling. Kompetensi. Jika diberikan materi tentang distribusi sampling, mahasiswa jurusan Teknik Industri semester IV, akan dapat menjelaskan distribusi sampling minimal 80% benar. Sub Pokok Bahasan. Dalil Limit Pusat Distribusi Sampel Distribusi Rata-Rata Distribusi Proporsi.
E N D
Kompetensi • Jika diberikan materi tentang distribusi sampling, mahasiswa jurusan Teknik Industri semester IV, akan dapat menjelaskan distribusi sampling minimal 80% benar
Sub Pokok Bahasan • Dalil Limit Pusat • Distribusi Sampel • Distribusi Rata-Rata • Distribusi Proporsi
Definisi • Suatu populasi terdiri atas keseluruhan pengamatan yang menjadi perhatian • Sampel adalah suatu himpunan bagian dari populasi, yang dianggap bisa mewakili populasi • Untuk menerangkan karakteristik dari populasi dan sampel, digunakan istilah parameter dan statistik
Cara Pengumpulan Data • Sampling Cara pengumpulan data yang hanya mengambil sebagian elemen populasi atau karakteristik yang ada dalam populasi • Sensus Cara pengumpulan data yang mengambil setiap elemen populasi atau karakteristik yang ada dalam populasi
Alasan Sampling • Objek penelitian yang homogen • Objek penelitian yang mudah rusak • Penghematan biaya dan waktu • Ukuran populasi • Faktor ekonomis
Metode Sampling • Sampling Random (Probability/Random Sampling) • Sampling random sederhana • Sampling berlapis (stratified Random Sampling) • Sampling sistematis • Sampling kelompok (cluster sampling) • Sampling Nonrandom (Nonprobability/Nonrandom Sampling)
Sampling Random Sederhana • Elemen-elemen populasi yang bersangkutan homogen • Hanya diketahui identitas-identitas dari satuan-satuan individu (elemen) dalam populasi, sedangkan keterangan lain mengenai populasi, seperti derajat keseragaman, pembagian dalam golongan-golongan tidak diketahui, dsb
Stratified Random Sampling • Adalah bentuk sampling random yang populasi atau elemen populasinya dibagi dalam kelompok2 yang disebut strata • Dilakukan bila: • Elemen2 populasi heterogen • Ada kriteria yang akan dipergunakan sebagai dasar untuk menstratifikasi populasi ke dalam stratum-stratum, misalnya variabel yang akan diteliti • Ada data pendahuluan dari populasi mengenai kriteria yang akan digunakan untuk stratifikasi • Dapat diketahui dengan tepat jumlah satuan-satuan individu dari setiap stratum dalam populasi
Sampling Sistematis • Adalah bentuk sampling random yang mengambil elemen2 yang akan diselidiki berdasarkan urutan tertentu dari populasi yang telah disusun secara teratur
Cluster Sampling • Adalah bentuk sampling random yang populasinya dibagi menjadi beberapa kelompok (cluster) dengan menggunakan aturan-aturan tertentu, seperti batas-batas alam dan wilayah administrasi pemerintahan
Distribusi Sampling • Adalah distribusi dari besaran-besaran statistik, seperti rata-rata, simpangan baku, proporsi (persentase) yang mungkin muncul dari sampel-sampel • Distribusi rata-rata sampel • Distribusi proporsi sampel • Distribusi beda dua rata-rata • Distribusi beda dua proporsi
Distribusi Rata-Rata Sampel • Adalah dari besaran rata-rata yang muncul dari sampel-sampel
Contoh Soal • Populasi beranggotakan 6 dengan ukuran masing: 2,3,5,6,8,9 • Diambil sampel ukuran 2, pengambilan sampel dilakukan tanpa pengembalian • Buat distribusi sampling rata-ratanya • Banyaknya sampel:
Sampel 1 : 2,3, rata-rata: 2.5 • Sampel 2 : 2,5, rata-rata: 3.5 • Sampel 3 : 2,6, rata-rata: 4 • Sampel 4 : 2,8, rata-rata: 5 • Sampel 5 : 2,9, rata-rata: 5.5 • Sampel 6 : 3,5, rata-rata: 4 • Sampel 7 : 3,6, rata-rata: 4.5 • Sampel 8 : 3,8, rata-rata: 5,5 • Sampel 9 : 3,9, rata-rata: 6 • Sampel 10: 5,6, rata-rata: 5,5 • Sampel 11: 5,8, rata-rata: 6.5 • Sampel 12: 5,9, rata-rata: 7 • Sampel 13: 6,8, rata-rata: 7 • Sampel 14: 6,9, rata-rata: 7.5 • Sampel 15: 8,9, rata-rata: 8.5
Pada Distribusi Sampling Rata-Rata berlaku hal-hal berikut: • Sampel dari Populasi Terbatas • Sampel dari Populasi Tidak Terbatas • Teorema Limit Pusat
Sampel dari Populasi Terbatas • Bila populasi terbatas yang berukuran N dan berdistribusi normal dengan rata-rata µ dan simpangan baku rata-rata sampel yang didasarkan pada sampel random berukuran n dan dipilih dari populasi di atas, akan memiliki distribusi normal dengan rata-rata dan simpangan baku seperti berikut: • Untuk pengambilan sampel tanpa pengembalian atau n/N > 5%: • Untuk pengambilan sampel dengan pengembalian atau n/N ≤ 5%
Sampel dari Populasi Tidak Terbatas • Bila populasi memiliki ukuran yang tidak berhingga dan didistribusikan secara normal dengan rata-rata µ dan simpangan baku .., maka rata-rata sampel .. Yang didasarkan pada sampel random ukuran n, dan yang dipilih dengan pengembalian atau tanpa pengembalian dari populasi tersebut akan memiliki distribusi normal dengan rata-rata dan simpangan baku:
Teorema Limit Sentral • Normalitas dari distribusi sampling rata-rata • Jika populasi cukup besar dan berdistribusi secara normal, maka distribusi sampling rata-ratanya akan normal • Jika distribusi populasi tidak normal, maka distribusi sampling rata-ratanya akan mendekati normal, apabila jumlah sampel cukup besar, biasanya 30 atau lebih (n≥ 30) • Distribusi normal dari rata-rata sampel memiliki rata-rata yang sama dengan rata-rata harapan E( ) dan simpangan baku. Nilai-nilai tersebut dapat dihitung dari rata-rata populasi dan simpangan baku populasi
Untuk populasi terbatas atau n/N>5%, berlaku: • Untuk populasi tidak terbatas atau n/N≤5%, berlaku:
Distribusi Sampling Proporsi • Adalah distribusi dari proporsi (persentase) yang diperoleh dari semua sampel sama besar yang mungkin dari satu populasi
Contoh Soal • Populasi beranggotakan 6 orang, 3 perokok • A,B,C perokok dan K,L,M bukan perokok • Diambil sampel 3 orang • Banyaknya sampel yang dapat diambil:
Untuk pengambilan sampel dengan pengembalian atau jika ukuran populasi besar dibandingkan dengan ukuran sampel, yaitu (n/N) ≤ 5%, memiliki rata-rata dan simpangan baku: P = proporsi kejadian sukses Q = proporsi kejadian gagal
Untuk pengambilan sampel tanpa pengembalian atau jika ukuran populasi kecil dibandingkan dengan ukuran sampel, yaitu (n/N)> 5%, memiliki rata-rata dan simpangan baku:
Pendekatan Normal untuk Distribusi Sampling Proporsi • Jika n besar maka nilai Z adalah • Jika n sangat kecil, maka nilai Z adalah
Distribusi Sampling Beda Dua Rata-Rata • Adalah distribusi dari perbedaan dari besaran rata-rata yang muncul dari sampel-sampel dua populasi • Rata-Rata • Simpangan Baku • Pendekatan Normal
Distribusi Sampling Beda Dua Proporsi • Adalah distribusi dari perbedaan dua besaran proporsi yang muncul dari sampel dua populasi • Rata-Rata • Simpangan Baku • Pendekatan Normal Catatan:
Daftar Pustaka • Fauzy, Akhmad, Statistik Industri, Penerbit Erlangga, 2008 • Hasan, Iqbal, Pokok-Pokok Materi Statistik 2: Statistik Inferensif, Bumi Aksara, Edisi Kedua, 2010 • Montgomery, Douglas C., George C. Runger, Applied Statistics And Probability for Engineers, John Wiley&Sons, 3rded., 2003 • Walpole, Ronald E., Raymond H. Myers, Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan, Penerbit ITB Bandung, Edisi Ke-4, 1995