SlideShare a Scribd company logo
1 of 19
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN
BAB 5
SEBARAN SAMPEL
(Sub bab 5.4 – 5.7)
DISUSUN OLEH :
NAMA : Devianry Siagian
NPM : 12150001
MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR
PRODI : PENDIDIKAN MATEMATIKA
DOSEN PENGASUH : DR. HOTMAN SIMBOLON, M.S
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKANUNIVERSITAS HKBP NOMMENSEN
PEMATANG SIANTAR
2014
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN
(RPP)
Mata Kuliah : Statistika
Semester : V (Lima)
Bobot : 3 SKS
Pertemuan : IX (27 september 2014)
Alokasi Waktu : 3 x 50 menit
Standar Kompetensi : Menjelaskan pengertian dan perbedaan sebaran
proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran
ns
x
T

 ,
dan sebaran simpangan baku.
Kompetensi Dasar : menghitung rataan dan varians dari sebaran proporsi, sebaran selisih
proporsi, sebaran
ns
x
T

 , dan sebaran simpangan baku
Indikator : - Memahami pengertian sebaran proporsi, sebaran
selisih proporsi, sebaran
ns
x
T

 , dan sebaran
simpangan baku.
-memahami dan menjelaskan perbedaan antara sebaran proporsi,
sebaran selisih proporsi, sebaran
ns
x
T

 ,
dan sebaran simpangan baku.
I. Tujuan Pembelajaran
Setelah pembelajaran maka diharapkan:
1. mampu memahami pengertian dan mengetahui perbedaan antara sebaran
proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran
ns
x
T

 , dan sebaran simpangan baku.
2. Menghitung rataan dan varians serta perbedaan dari masing-masing sebaran
II.Materi Pembelajaran :
5.4 Sebaran Proporsi
5.5 Sebaran Selisih Proporsi
5.6 Sebaran
ns
x
T


5.7 Sebaran Simpangan Baku
III. Metode Pembelajaran : - Ceramah
-Diskusi
-Tanya Jawab
IV. Langkah-Langkah Pembelajaran :
A. Kegiatan Awal : Kebaktian singkat
B. Kegiatan Inti : Penyaji menyajikan uraian materi yang telah
disiapkan dan menjelaskannya dengan menggunakan
lafal dan intonasi yang jelas dan tepat sehingga
anggota dapat memahaminya.
C. Kegiatan Akhir : Evaluasi
V. Sumber Belajar :
 Buku statistika dasar.
 Buku metoda statistika.
VI. Uraian Materi
5.4 SEBARAN PORPORSI
Misalkan suatu populasi X berkuran N dan terdiri dari k objek atau
peristiwa A dan N – k objek atau peristiwa non A, sehingga parameter proporsi
peristiwa A adalah 𝐏 𝐀 = 𝐤
𝐍 disimbolkan 𝛿. Jika diambil sampel berukuran n
tanpa pengembalian maka ada sebanyak xi peristiwa A, 0 ≤ xi ≤ n atau Pi =
xi
n
merupakan peubah acak proporsi.
D.5.7 Defenisi : Sebaran yang peubah acaknya adalah proporsi suatu
peristiwa
(x) pada sampel berukuran tertentu (n) simbol proporsi :
𝐱
𝐧
Contoh 5.3
Dalam suatu kelas ada 2 orang wanita dan 4 orang pria, dari antara mereka dibutuhkan tiga
orangutusan seminar. Ragakanlah peubah acak proporsi wanitaterpilih dalam utusan itu.
Penyelesaian:
Namakanlah wanitadengan . Banyaknya carapemilihan
itu adalah cara.
Pilihan yang mungkin
adalah
Proporsi wanita Peubah acak P ( )
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
T.5.6 Teorema : Rataan dan Varians suatu sebaran proporsi adalah
parameter proporsi dalam populasi =
Akibat T.5.6
Jika N menuju tak hingga atau cukup besar dibandingkan dengan ukuran sampel
maka
= parameter proporsi dalam populasi =
Contoh 5.4
Carilah rataan dan varians sebaran proporsi pada contoh 5.3.
Penyelesaian :
Menurut T.5.6 , dan untuk melihat kebenaran dapat dihitung E dari
sebaran
0
atau
Sebagaimana pada sebaran rataan untuk , sebaran ditransformasi ke dalam sebaran
normal baku Z.
T.5.7 Teorema Transformasi sebaran proporsi dengan
menghampiri n ( z; 0,1)
Contoh 5.5
Menurut pengamatan selama bertahun-tahun bahwa produksi suatu pabrik tali plastik
mudah rapuh. Sebuah sampel acak berukuran 120 gulungan diambil untuk diselidiki. Berapa
peluang bahwa paling sedikit ada 20 gulungan tali diantaranya termasuk golongan rapuh ?
Penyelesaian :
Produksi tali plastik cukup besar dengan , dan ukuran sampel yang besar yaitu 120
gulungan. Peluang paling sedikit 20 gulungan yang berarti peluang .
Sehingga :
5.5 SEBARAN SELISIH PROPORSI
D.5.8 Defenisi : Sebaran yang peubah acaknya adalah selisih peubah acak
proporsi dari dua populais disebut sebaran selisih proporsi disimbolkan
antara lain
Catatan : Untuk memudahkan penulisan selisih proporsi , disingkat dengan “sp”
T.5.8 Teorema : Rataan dan Varians sebaran selisih proporsi adalah
T.5.9 Teorema : Jika ukuran sampel dua sebaran proporsi besar atau
maka sebaran selisih proporsi mendekati normal,
dan bersebaran normal baku n( z; 0, 1 )
Contoh 5.6
Berdasarkan catatan petugas lalu lintas bahwa porsi sepeda motor yang lewat dari jalan raya
A adalah 40%. Suatu pengamatan yang dilakukan dalam jangka waktu tertentu ada 300 kendaraan
yang lewat dari A dan 200 yang lewat dari B. Tentukan peluang bahwa perbedaan persentase
sepeda motor yang lewat selama pengamatan tidak lebih dari 25%!
Penyelesaian :
Misalkan X dan Y menunjukkan jumlah sepeda motor pada A dan B berturut, jadi peubah
acaknya adalah , maka yang diminta adalah
yang berarti
dan sehingga
Sedangkan
Jadi
5.6 SEBARAN
Menurut T.5.4 pengambilan sampel dari suatu sebaran n( menghasilkan yang
memiliki sebaran n(0, 1). Menurut T.4.18 sebaran dari memiliki sebaan khi kwadrat
dengan derajat bebas n – 1, sedangkan dan bebas maka berdasarkan D.4.26
Memiliki sebaran t dengan derajat bebas n – 1.
T.5.10 Teorema : Jika dan berturut adalah rataan dan varians sampel
berukukran n yang diambil dari populasi yang memiliki
sebaran normal atau hamper normal maka peubah acak T
atau disebut statistik T, memiliki sebaran t
dengan derajat bebas n – 1.
5.7 SEBARAN SIMPANGAN BAKU
D.5.9 Defenisi : Suatu sebaran yang peubah acaknya adalah simpangan baku
dari sampel acak dari suatu populasi disebutkan sebaran
simpangan baku.
T.5.11 Teorema : Jika suatu sampel berukuran besar ( n ) diambil dari
suatu populasi yang memiliki sebaran normal atau hampir
normal maka rataan dan varians dari simpangan baku
adalah
Akibat T.5.11
Dalam kondisi T.5.11 sangat mendekati sebaran normal baku.
VII. Evaluasi
(Tes tertulis)
1. Dalam sebuah kotak terdapat 3 bola merah, 2 bola putih, dan 2 bola hijau.
Kemudian akan diambil dua buah bola dari dalam kotak. Ragakanlah proporsi
terambilnya 2 bola merah dari dalam kotak itu dan carilah:
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=𝛿
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
2. Dalam sebuah kandang ada 2 sapi jantan dan 4 sapi betina. Akan ada 3 dari sapi-
sapi itu yang disembelih. Ragakanlah proporsi terpilihnya sapi betina dan carilah:
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=𝛿
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
3. Dalam suatu aula ada 4 orang pria dan 3 orang wanita. Dari antara mereka akan
dipilih 5 orang untuk menjadi pemakalah dalam seminar. Ragakanlah proporsi
terpilihnya pria dalam pemilihan ini dan carilah:
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=𝛿
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
(kunci jawaban)
1. 3 bola merah = M1, M2, M3; 2 bola putih= P1, P2 2 bola hijau= H1, H2
Ada 2 bola diambil dari dalam kotak maka banyak cara pemilihan adalah
7
2
= 21 cara
Pilihan yang mungkin Proporsi merah Peubah acak
𝒙
𝒏 P
𝒙
𝒏
M1M2
M1M3
M2M3
M1P1
M1P2
M2P1
M2P2
M3P1
M3P2
M1H1
M1H2
M2H1
M2H2
M3H1
M3H2
P1P2
P1H1
P1H2
P2H1
P2H2
H1H2
2/2
2/2
2/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
1/2
0/2
0/2
0/2
0/2
0/2
0/2
P1=2/2
P2=1/2
P3=0/2
3/21
12/21
6/21
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=
3
7
= 𝛿
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
=
𝛿(1−𝛿)
𝑁
𝑁−𝑛
𝑛−1
=
3
7
(1−
3
7
)
2
7−2
6
=
10
98
=
5
58
2. Diketahui:
2 sapi jantan=J1 dan J2 4 sapi betina=B1, B2, B3, dan B4
Hewan yang akan disembelih adalah 3, maka banyaknya car dalm memilih adalah
6
3
= 20 cara
Ragaan terpilihnya sapi betina adalah:
Pilihan yang mungkin Proporsi sapi
betina
Peubah acak
𝑿
𝒏
P
𝒙
𝒏
B1B2B3
B1B2B4
B2B3B4
B1B2J1
B1B2J2
B1B3J1
B1B3J2
B1B4J1
B1B4J2
B2B3J1
B2B3J2
B2B4J1
B2B4J2
B1J1J2
B2J1J2
B3J1J2
B4J1J2
3/3
3/3
3/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
2/3
1/3
1/3
1/3
1/3
P1=3/3
P2=2/3
P3=1/3
4/20
12/20
4/20
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=
4
6
=
2
3
= 𝜕
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
=
𝛿(1−𝛿)
𝑁
𝑁−𝑛
𝑛−1
=
2
3
(1−
2
3
)
3
6−3
6−1
=
2
27
3
5
=
6
95
3. Diketahui 4 pria= P1, P2, P3, P4 3 wanita = W1, W2, W3
Dari antaranya akan dipilih 5 orang, jadi ada sebanyak
7
5
=21 cara pemilihan. Ragaan proporsi terpilihnya pria adalah:
Pilihan yang mungkin Proporsi pria Peubah acak
𝒙
𝒏
P
𝒙
𝒏
P1P2P3P4W1
P1P2P3P4W2
P1P2P3P4W3
P1P2P3W1W2
P1P2P3W1W3
P1P2P3W2W3
P2P3P4W1W2
P2P3P4W1W3
P2P3P4W2W3
P1P2P4W1W2
P1P2P4W1W3
P1P2P4W2W3
P1P3P4W1W2
P1P3P4W1W3
P1P3P4W2W3
P1P2W1W2W3
P1P3W1W2W3
P1P4W1W2W3
P2P3W1W2W3
P2P4W1W2W3
P3P4W1W2W3
4/5
4/5
4/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
3/5
2/5
2/5
2/5
2/5
2/5
2/5
P1=4/5
P2=3/5
P3=2/5
3/21
12/21
6/21
a. 𝜇 𝑥
𝑛
=
4
7
= 𝜕
b. 𝜎𝑥
𝑛
2
=
𝛿(1−𝛿)
𝑁
𝑁−𝑛
𝑛−1
=
4
7
(1−
4
7
)
3
7−5
7−1
=
4
425

More Related Content

What's hot

Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasdesty rupalestari
 
Makalah Uji Normalitas
Makalah Uji Normalitas Makalah Uji Normalitas
Makalah Uji Normalitas Diana Dhieant
 
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitasBab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitaslinda_rosalina
 
Makalah uji normalitas dan homogenitas
Makalah uji normalitas dan homogenitasMakalah uji normalitas dan homogenitas
Makalah uji normalitas dan homogenitasAisyah Turidho
 
Normalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasNormalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasAYU Hardiyanti
 
Distribusi Populasi
Distribusi PopulasiDistribusi Populasi
Distribusi PopulasiLevina Lme
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitassilvia kuswanti
 
Uji hipotesis 2 rata rata
Uji hipotesis 2 rata rataUji hipotesis 2 rata rata
Uji hipotesis 2 rata rataSriut_16
 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Aisyah Turidho
 
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rataBab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata ratalinda_rosalina
 
Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasprofkhafifa
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasPutri Handayani
 
ringkasan uji homogenitas dan normalitas
ringkasan uji homogenitas dan normalitasringkasan uji homogenitas dan normalitas
ringkasan uji homogenitas dan normalitasGina Safitri
 
Panduan olah data spss
Panduan olah data spssPanduan olah data spss
Panduan olah data spssMedian Agus P
 

What's hot (20)

Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitas
 
Makalah Uji Normalitas
Makalah Uji Normalitas Makalah Uji Normalitas
Makalah Uji Normalitas
 
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitasBab viii uji normalitas dan homogenitas
Bab viii uji normalitas dan homogenitas
 
Makalah uji normalitas dan homogenitas
Makalah uji normalitas dan homogenitasMakalah uji normalitas dan homogenitas
Makalah uji normalitas dan homogenitas
 
Presentation makalah
Presentation makalahPresentation makalah
Presentation makalah
 
8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas8. uji normalitas dan homogenitas
8. uji normalitas dan homogenitas
 
Normalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasNormalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitas
 
Distribusi Populasi
Distribusi PopulasiDistribusi Populasi
Distribusi Populasi
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Uji hipotesis 2 rata rata
Uji hipotesis 2 rata rataUji hipotesis 2 rata rata
Uji hipotesis 2 rata rata
 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
 
Pasca anova
Pasca anovaPasca anova
Pasca anova
 
Statistika Non Parametrik
Statistika Non ParametrikStatistika Non Parametrik
Statistika Non Parametrik
 
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rataBab xi uji hipotesis dua rata rata
Bab xi uji hipotesis dua rata rata
 
Uji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitasUji normalitas dan homogenitas
Uji normalitas dan homogenitas
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
Contoh chi kuadrat
Contoh chi kuadratContoh chi kuadrat
Contoh chi kuadrat
 
ringkasan uji homogenitas dan normalitas
ringkasan uji homogenitas dan normalitasringkasan uji homogenitas dan normalitas
ringkasan uji homogenitas dan normalitas
 
Panduan olah data spss
Panduan olah data spssPanduan olah data spss
Panduan olah data spss
 

Similar to Sebaran sampel

Uji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametrisUji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametrisPrima37
 
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdfSMAPLUSN2BANYUASINII
 
PERTEMUAN 1 &2 (PELUANG).ppt
PERTEMUAN 1 &2  (PELUANG).pptPERTEMUAN 1 &2  (PELUANG).ppt
PERTEMUAN 1 &2 (PELUANG).pptAmbarPristiarini
 
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Awal Akbar Jamaluddin
 
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)reno sutriono
 
Statistika pendidikan unit_6
Statistika pendidikan unit_6Statistika pendidikan unit_6
Statistika pendidikan unit_6kelasrs12a
 
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdf
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdfTeori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdf
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdfmuhammadkafa1
 
Pengantar statistika slide 2
Pengantar statistika slide 2Pengantar statistika slide 2
Pengantar statistika slide 2Az'End Love
 
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusri
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusriPERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusri
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusrikayzinevaofficial
 
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.pptRobbyRahmatullah1
 
UJI HIPOTESIS.pptx
UJI   HIPOTESIS.pptxUJI   HIPOTESIS.pptx
UJI HIPOTESIS.pptxWan Na
 
Slide week 2b teori peluang
Slide week 2b teori peluangSlide week 2b teori peluang
Slide week 2b teori peluangBeny Nugraha
 

Similar to Sebaran sampel (20)

Uji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametrisUji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametris
 
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
14_Pelatihan-Soal uji hipotesis.pdf
 
PERTEMUAN 1 &2 (PELUANG).ppt
PERTEMUAN 1 &2  (PELUANG).pptPERTEMUAN 1 &2  (PELUANG).ppt
PERTEMUAN 1 &2 (PELUANG).ppt
 
4_Statistics.pdf
4_Statistics.pdf4_Statistics.pdf
4_Statistics.pdf
 
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Bab iv
Bab ivBab iv
Bab iv
 
Matematika-Mutasi dan kombinasi
Matematika-Mutasi dan kombinasiMatematika-Mutasi dan kombinasi
Matematika-Mutasi dan kombinasi
 
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
Pertemuan 9 (kombinasi, permutasi dan peluang)
 
Statistika pendidikan unit_6
Statistika pendidikan unit_6Statistika pendidikan unit_6
Statistika pendidikan unit_6
 
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdf
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdfTeori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdf
Teori Probabilitas - Materi 5 - Peluang.pdf
 
6. Konsep Dasar Peluang.pdf
6. Konsep Dasar Peluang.pdf6. Konsep Dasar Peluang.pdf
6. Konsep Dasar Peluang.pdf
 
Uji Kesesuaian Sebaran Statistika Matematika
Uji Kesesuaian Sebaran Statistika MatematikaUji Kesesuaian Sebaran Statistika Matematika
Uji Kesesuaian Sebaran Statistika Matematika
 
Pengantar statistika slide 2
Pengantar statistika slide 2Pengantar statistika slide 2
Pengantar statistika slide 2
 
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusri
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusriPERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusri
PERTEMUAN 1 "PROBABILITAS" teknik indusri
 
Statistika dan probabilitas tugas iii
Statistika dan probabilitas tugas iiiStatistika dan probabilitas tugas iii
Statistika dan probabilitas tugas iii
 
Bab iv
Bab ivBab iv
Bab iv
 
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt
2. Ukuran Pemusatan dan Pencaran Data.ppt
 
UJI HIPOTESIS.pptx
UJI   HIPOTESIS.pptxUJI   HIPOTESIS.pptx
UJI HIPOTESIS.pptx
 
Slide week 2b teori peluang
Slide week 2b teori peluangSlide week 2b teori peluang
Slide week 2b teori peluang
 

Recently uploaded

Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdf
Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdfLaporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdf
Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdfSriHandayaniLubisSpd
 
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)saritharamadhani03
 
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docx
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docxRPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docx
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docxnurlathifah80
 
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2ZARINA KHAMIS
 
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptx
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptxLokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptx
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptxHermawati Dwi Susari
 
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docx
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docxALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docx
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docxHaslizaHabir
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannya
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannyaModul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannya
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannyaNovi Cherly
 
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.pptperumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.pptAryLisawaty
 
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptxahmadirhamni
 
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMform Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMAgungJakaNugraha1
 
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptx
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptxMODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptx
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptxbubblegaming431
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docx
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docxDokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docx
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docxMasHari12
 
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfLaporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfSriHandayaniLubisSpd
 
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxSolusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxAgungRomadhon3
 
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfMaster 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfbasoekyfaqod2
 
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfLaporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfSriHandayaniLubisSpd
 

Recently uploaded (20)

Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdf
Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdfLaporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdf
Laporan Guru Piket Bukti Dukung PMM - www.kherysuryawan.id (1) (1).pdf
 
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
 
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docx
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docxRPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docx
RPP Sistem Ekskresi - IPA Kelas 8 - semester Genap - 2024.docx
 
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
 
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptx
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptxLokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptx
Lokakarya Kepemimpinan Sekolah 1_Mei 2024.pptx
 
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docx
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docxALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docx
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN.docx
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannya
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannyaModul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannya
Modul Ajar Ipa kelas 8 Struktur Bumi dan perkembangannya
 
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.pptperumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
 
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
 
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMform Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
 
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptx
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptxMODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptx
MODUL 7 MANAJEMEN KUALITAS (11) (2).pptx
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docx
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docxDokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docx
Dokumen Tindak Lanjut Pengelolaan Kinerja Guru.docx
 
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfLaporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
 
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxSolusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
 
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfMaster 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
 
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfLaporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
 

Sebaran sampel

  • 1. RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN BAB 5 SEBARAN SAMPEL (Sub bab 5.4 – 5.7) DISUSUN OLEH : NAMA : Devianry Siagian NPM : 12150001 MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR PRODI : PENDIDIKAN MATEMATIKA DOSEN PENGASUH : DR. HOTMAN SIMBOLON, M.S FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKANUNIVERSITAS HKBP NOMMENSEN PEMATANG SIANTAR 2014
  • 2. RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Mata Kuliah : Statistika Semester : V (Lima) Bobot : 3 SKS Pertemuan : IX (27 september 2014) Alokasi Waktu : 3 x 50 menit Standar Kompetensi : Menjelaskan pengertian dan perbedaan sebaran proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran ns x T   , dan sebaran simpangan baku. Kompetensi Dasar : menghitung rataan dan varians dari sebaran proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran ns x T   , dan sebaran simpangan baku Indikator : - Memahami pengertian sebaran proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran ns x T   , dan sebaran simpangan baku. -memahami dan menjelaskan perbedaan antara sebaran proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran ns x T   , dan sebaran simpangan baku.
  • 3. I. Tujuan Pembelajaran Setelah pembelajaran maka diharapkan: 1. mampu memahami pengertian dan mengetahui perbedaan antara sebaran proporsi, sebaran selisih proporsi, sebaran ns x T   , dan sebaran simpangan baku. 2. Menghitung rataan dan varians serta perbedaan dari masing-masing sebaran II.Materi Pembelajaran : 5.4 Sebaran Proporsi 5.5 Sebaran Selisih Proporsi 5.6 Sebaran ns x T   5.7 Sebaran Simpangan Baku III. Metode Pembelajaran : - Ceramah -Diskusi -Tanya Jawab
  • 4. IV. Langkah-Langkah Pembelajaran : A. Kegiatan Awal : Kebaktian singkat B. Kegiatan Inti : Penyaji menyajikan uraian materi yang telah disiapkan dan menjelaskannya dengan menggunakan lafal dan intonasi yang jelas dan tepat sehingga anggota dapat memahaminya. C. Kegiatan Akhir : Evaluasi V. Sumber Belajar :  Buku statistika dasar.  Buku metoda statistika.
  • 5. VI. Uraian Materi 5.4 SEBARAN PORPORSI Misalkan suatu populasi X berkuran N dan terdiri dari k objek atau peristiwa A dan N – k objek atau peristiwa non A, sehingga parameter proporsi peristiwa A adalah 𝐏 𝐀 = 𝐤 𝐍 disimbolkan 𝛿. Jika diambil sampel berukuran n tanpa pengembalian maka ada sebanyak xi peristiwa A, 0 ≤ xi ≤ n atau Pi = xi n merupakan peubah acak proporsi. D.5.7 Defenisi : Sebaran yang peubah acaknya adalah proporsi suatu peristiwa (x) pada sampel berukuran tertentu (n) simbol proporsi : 𝐱 𝐧
  • 6. Contoh 5.3 Dalam suatu kelas ada 2 orang wanita dan 4 orang pria, dari antara mereka dibutuhkan tiga orangutusan seminar. Ragakanlah peubah acak proporsi wanitaterpilih dalam utusan itu. Penyelesaian: Namakanlah wanitadengan . Banyaknya carapemilihan itu adalah cara.
  • 7. Pilihan yang mungkin adalah Proporsi wanita Peubah acak P ( ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20.
  • 8. T.5.6 Teorema : Rataan dan Varians suatu sebaran proporsi adalah parameter proporsi dalam populasi = Akibat T.5.6 Jika N menuju tak hingga atau cukup besar dibandingkan dengan ukuran sampel maka = parameter proporsi dalam populasi =
  • 9. Contoh 5.4 Carilah rataan dan varians sebaran proporsi pada contoh 5.3. Penyelesaian : Menurut T.5.6 , dan untuk melihat kebenaran dapat dihitung E dari sebaran 0 atau Sebagaimana pada sebaran rataan untuk , sebaran ditransformasi ke dalam sebaran normal baku Z.
  • 10. T.5.7 Teorema Transformasi sebaran proporsi dengan menghampiri n ( z; 0,1)
  • 11. Contoh 5.5 Menurut pengamatan selama bertahun-tahun bahwa produksi suatu pabrik tali plastik mudah rapuh. Sebuah sampel acak berukuran 120 gulungan diambil untuk diselidiki. Berapa peluang bahwa paling sedikit ada 20 gulungan tali diantaranya termasuk golongan rapuh ? Penyelesaian : Produksi tali plastik cukup besar dengan , dan ukuran sampel yang besar yaitu 120 gulungan. Peluang paling sedikit 20 gulungan yang berarti peluang . Sehingga :
  • 12. 5.5 SEBARAN SELISIH PROPORSI D.5.8 Defenisi : Sebaran yang peubah acaknya adalah selisih peubah acak proporsi dari dua populais disebut sebaran selisih proporsi disimbolkan antara lain Catatan : Untuk memudahkan penulisan selisih proporsi , disingkat dengan “sp” T.5.8 Teorema : Rataan dan Varians sebaran selisih proporsi adalah T.5.9 Teorema : Jika ukuran sampel dua sebaran proporsi besar atau maka sebaran selisih proporsi mendekati normal, dan bersebaran normal baku n( z; 0, 1 )
  • 13. Contoh 5.6 Berdasarkan catatan petugas lalu lintas bahwa porsi sepeda motor yang lewat dari jalan raya A adalah 40%. Suatu pengamatan yang dilakukan dalam jangka waktu tertentu ada 300 kendaraan yang lewat dari A dan 200 yang lewat dari B. Tentukan peluang bahwa perbedaan persentase sepeda motor yang lewat selama pengamatan tidak lebih dari 25%! Penyelesaian : Misalkan X dan Y menunjukkan jumlah sepeda motor pada A dan B berturut, jadi peubah acaknya adalah , maka yang diminta adalah yang berarti dan sehingga Sedangkan Jadi
  • 14. 5.6 SEBARAN Menurut T.5.4 pengambilan sampel dari suatu sebaran n( menghasilkan yang memiliki sebaran n(0, 1). Menurut T.4.18 sebaran dari memiliki sebaan khi kwadrat dengan derajat bebas n – 1, sedangkan dan bebas maka berdasarkan D.4.26 Memiliki sebaran t dengan derajat bebas n – 1. T.5.10 Teorema : Jika dan berturut adalah rataan dan varians sampel berukukran n yang diambil dari populasi yang memiliki sebaran normal atau hamper normal maka peubah acak T atau disebut statistik T, memiliki sebaran t dengan derajat bebas n – 1.
  • 15. 5.7 SEBARAN SIMPANGAN BAKU D.5.9 Defenisi : Suatu sebaran yang peubah acaknya adalah simpangan baku dari sampel acak dari suatu populasi disebutkan sebaran simpangan baku. T.5.11 Teorema : Jika suatu sampel berukuran besar ( n ) diambil dari suatu populasi yang memiliki sebaran normal atau hampir normal maka rataan dan varians dari simpangan baku adalah Akibat T.5.11 Dalam kondisi T.5.11 sangat mendekati sebaran normal baku.
  • 16. VII. Evaluasi (Tes tertulis) 1. Dalam sebuah kotak terdapat 3 bola merah, 2 bola putih, dan 2 bola hijau. Kemudian akan diambil dua buah bola dari dalam kotak. Ragakanlah proporsi terambilnya 2 bola merah dari dalam kotak itu dan carilah: a. 𝜇 𝑥 𝑛 =𝛿 b. 𝜎𝑥 𝑛 2 2. Dalam sebuah kandang ada 2 sapi jantan dan 4 sapi betina. Akan ada 3 dari sapi- sapi itu yang disembelih. Ragakanlah proporsi terpilihnya sapi betina dan carilah: a. 𝜇 𝑥 𝑛 =𝛿 b. 𝜎𝑥 𝑛 2 3. Dalam suatu aula ada 4 orang pria dan 3 orang wanita. Dari antara mereka akan dipilih 5 orang untuk menjadi pemakalah dalam seminar. Ragakanlah proporsi terpilihnya pria dalam pemilihan ini dan carilah: a. 𝜇 𝑥 𝑛 =𝛿 b. 𝜎𝑥 𝑛 2
  • 17. (kunci jawaban) 1. 3 bola merah = M1, M2, M3; 2 bola putih= P1, P2 2 bola hijau= H1, H2 Ada 2 bola diambil dari dalam kotak maka banyak cara pemilihan adalah 7 2 = 21 cara Pilihan yang mungkin Proporsi merah Peubah acak 𝒙 𝒏 P 𝒙 𝒏 M1M2 M1M3 M2M3 M1P1 M1P2 M2P1 M2P2 M3P1 M3P2 M1H1 M1H2 M2H1 M2H2 M3H1 M3H2 P1P2 P1H1 P1H2 P2H1 P2H2 H1H2 2/2 2/2 2/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 0/2 0/2 0/2 0/2 0/2 0/2 P1=2/2 P2=1/2 P3=0/2 3/21 12/21 6/21 a. 𝜇 𝑥 𝑛 = 3 7 = 𝛿 b. 𝜎𝑥 𝑛 2 = 𝛿(1−𝛿) 𝑁 𝑁−𝑛 𝑛−1 = 3 7 (1− 3 7 ) 2 7−2 6 = 10 98 = 5 58
  • 18. 2. Diketahui: 2 sapi jantan=J1 dan J2 4 sapi betina=B1, B2, B3, dan B4 Hewan yang akan disembelih adalah 3, maka banyaknya car dalm memilih adalah 6 3 = 20 cara Ragaan terpilihnya sapi betina adalah: Pilihan yang mungkin Proporsi sapi betina Peubah acak 𝑿 𝒏 P 𝒙 𝒏 B1B2B3 B1B2B4 B2B3B4 B1B2J1 B1B2J2 B1B3J1 B1B3J2 B1B4J1 B1B4J2 B2B3J1 B2B3J2 B2B4J1 B2B4J2 B1J1J2 B2J1J2 B3J1J2 B4J1J2 3/3 3/3 3/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 2/3 1/3 1/3 1/3 1/3 P1=3/3 P2=2/3 P3=1/3 4/20 12/20 4/20 a. 𝜇 𝑥 𝑛 = 4 6 = 2 3 = 𝜕 b. 𝜎𝑥 𝑛 2 = 𝛿(1−𝛿) 𝑁 𝑁−𝑛 𝑛−1 = 2 3 (1− 2 3 ) 3 6−3 6−1 = 2 27 3 5 = 6 95
  • 19. 3. Diketahui 4 pria= P1, P2, P3, P4 3 wanita = W1, W2, W3 Dari antaranya akan dipilih 5 orang, jadi ada sebanyak 7 5 =21 cara pemilihan. Ragaan proporsi terpilihnya pria adalah: Pilihan yang mungkin Proporsi pria Peubah acak 𝒙 𝒏 P 𝒙 𝒏 P1P2P3P4W1 P1P2P3P4W2 P1P2P3P4W3 P1P2P3W1W2 P1P2P3W1W3 P1P2P3W2W3 P2P3P4W1W2 P2P3P4W1W3 P2P3P4W2W3 P1P2P4W1W2 P1P2P4W1W3 P1P2P4W2W3 P1P3P4W1W2 P1P3P4W1W3 P1P3P4W2W3 P1P2W1W2W3 P1P3W1W2W3 P1P4W1W2W3 P2P3W1W2W3 P2P4W1W2W3 P3P4W1W2W3 4/5 4/5 4/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 3/5 2/5 2/5 2/5 2/5 2/5 2/5 P1=4/5 P2=3/5 P3=2/5 3/21 12/21 6/21 a. 𝜇 𝑥 𝑛 = 4 7 = 𝜕 b. 𝜎𝑥 𝑛 2 = 𝛿(1−𝛿) 𝑁 𝑁−𝑛 𝑛−1 = 4 7 (1− 4 7 ) 3 7−5 7−1 = 4 425