SlideShare a Scribd company logo
1 of 26
DISTRIBUSI SAMPLING
Populasi dan Sampel
• Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg
memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap
yang akan diteliti
• Sampel : bagian dari populasi yang diambil mela
lui cara-cara tertentu yg juga memiliki karakterist
ik tertentu, jelas dan lengkap yg dianggap bisa
mewakili populasi
 Distribusi Sampling merupakan distribusi
teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua
hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran
sampel yang tetap N, pada statistik
(karakteristik sampel) yang digeneralisasikan
ke populasi.
 Distribusi Sampling memungkinkan untuk
memperkirakan probabilitas hasil sampel
tertentu untuk statististik tersebut
 Merupakan jembatan, karena melalui distribusi
sampling dapat diketahui karakteristik populasi
Distribusi Sampling
Secara umum informasi yang perlu untuk men
cirikan suatu distribusi secara cukup akan men
cakup:
Ukuran Kecenderungan Memusat (mean, medi
an, modus)
Ukuran Persebaran Data (range, standar devia
si)
Bentuk distribusi
Strategi Umum penerapan statistik inferensial a
dalah pindah dari sampel ke populasi melalui
distribusi sampling
Lambang Parameter dan Statistik
X
Besaran Lambang
Parameter
(Populasi)
Lambang
Statistik
(Sampel)
Rata-rata μ
Varians σ2 S2
Simapangan baku σ S
Jumlah Observasi N n
Proporsi P p
X
Metode Sampling
• Cara pengumpulan data yg hanya men
gambil sebagian elemen populasi
• Alasan dipilihnya metode ini :
1. Objek penelitian yg homogen
2. Objek penelitian yg mudah rusak
3. Penghematan biaya dan waktu
4. Masalah ketelitian
5. Ukuran populasi
6. Faktor ekonomis
Metode Sampling ada 2 :
1. Sampling Random
a. Sampling random sederhana
b. Sampling stratified
c. Sampling sistematis
d. Sampling cluster
2. Sampling Non Random
a. Sampling quota
b. Sampling pertimbangan
c. Sampling seadanya
Tehnik Penentuan Jumlah Sampel
1. Pengambilan sampel dengan pengembalian
2. Pengambilan sampel tanpa pengembalian
n
N
)!
(
!
!
n
N
n
N
C N
n


Distribusi Sampling
• Distribusi dari besaran-besaran statistik spt rat
a-rata, simpangan baku, proporsi yg mungkin
muncul dr sampel-sampel
• Jenis-jenis Distribusi Sampling
1. Distribusi Sampling Rata-rata
2. Distribusi Sampling Proporsi
3. Distribusi Sampling yang Lain
• Distribusi Sampling Mean : Distribusi sampling dari mean-mean samp
el adalah distribusi mean-mean aritmetika dari seluruh sampel acak b
erukuran n yang mungkin yang dipilih dari sebuah populasi
• Distribusi sampling proporsi : Distribusi sampling dari proporsi adalah
distribusi proporsi-proporsi dari seluruh sampel acak berukuran n yan
g mungkin yang dipilih dari sebuah populasi
• Distribusi Sampling perbedaan/penjumlahan :
– Terdapat 2 populasi
– Untuk setiap sampel berukuran n1 dari populasi pertama dihitung
sebuah statistik S1 dan menghasilkan sebuah distribusi sampling
dari statistik S1 yang memiliki mean μs1 dan deviasi standard σs1
– Dari populasi kedua, untuk setiap sampel berukuran n2 dihitung s
tatistik S2 yang akan menghasilkan sebuah distribusi sampling da
ri statistik S2 yang memiliki mean μs2 dan deviasi standard σs2
Distribusi Sampling Rata-rata
a. Pemilihan sampel dari populasi terbatas
1. Utk pengambilan sampel tanpa pengembalian atau n/
N > 5%
2. Utk pengambilan sampel dgn pengembalian atau n/N ≤ 5
%
1




N
n
N
n
x
x




n
x
x






Sebuah toko memiliki 5 Karyawan A,B,C,D,E den
gan upah perjam: 2,3,3,4,5. Jika upah yang diper
oleh dianggap sebagai populasi, tentukan: (tanp
a Pengembalian)
a. Rata-rata sampel 2 unsur
b. Rata-rata dari rata-rata sampel
c. Simpangan baku dari rata sampel
Banyaknya sampel yang mungkin adalah
= 10 buah
)!
2
5
(
!
2
!
5
5
2


C
b. Rata-rata dari sampel
µ = 2+3+3+4+5 = 3.4
5
c. Simpangan baku
= 0.62
1
5
2
5
2
02
.
1
1






x
x
N
n
N
n



1
5
2
5
2
02
.
1
1






x
x
N
n
N
n



Distribusi Sampling mean
 Teorema Sampling populasi
terdistribusi normal:
Bila sampel-sampel random diulang-ulang
dengan ukuran n diambil dari suatu populasi
terdistribusi normal dengan rata-rata μ dan
standar deviasi σ, maka distribusi sampling rata-
rata sampel akan normal dengan rata-rata μ dan
standar deviasi
n
X

 
b. Pemilihan sampel dari populasi yg tidak terbatas
c. Daftar distribusi normal untuk distribusi sampling rata-rata
1. Utk populasi terbatas atau n/N > 5%
2. Utk populasi tdk terbatas atau n/N ≤ 5%
n
dan x
x



 

1




N
n
N
n
X
Z


n
X
Z




SOAL
• Upah per jam pekerja memiliki rata-rata Rp.500
,- perjam dan simpangan baku Rp.60,-. Berapa
probabilitas bahwa upah rata-rata 50 pekerja y
ang merupakan sampel random akan berada d
iantara 510,- dan 520,- ?
Diket:
µ = 500; Simp b: 60,- ; n = 50 ; X = 510 dan 520
X = 510 maka Z = 1.18
X = 520 maka Z = 2.36
P (1.18 < Z < 2,36) = P (0<Z<2,36) – P(0<
Z<1.18)
= 0.4909 – 0.3810
= 0.1099
Distribusi Sampling
Proporsi
• Distribusi sampling dari proporsi adalah distrib
usi proporsi-proporsi dari seluruh sampel acak
berukuran n yang mungkin yang dipilih dari se
buah populasi
• proporsi kesuksesan desa yang mendapat bant
uan program
• Perbedaan persepsi penduduk miskin dan kaya
terhadap pembangunan mall, dilihat dari prop
orsi ketersetujuannya
Distribusi Sampling Proporsi
• Proporsi dr populasi dinyatakan
• Proporsi utk sampel dinyatakan
1. Utk pengambilan sampel dgn pengembalian a
tau jika ukuran populasi besar dibandingkan
dgn ukuran sampel yi n/N ≤ 5%
N
X
P 
n
X
p 
n
P
P
P
p
p
)
1
( 




2. Utk pengambilan sampel tanpa penge
mbalian atau jika ukuran populasi kec
il dibandingkan dgn ukuran sampel yi
n/N > 5%
1
)
1
(





N
n
N
n
P
P
P
p
p


Sebuah toko memiliki 6 karyawan, misalkan A,B,C untu
k yang senang membaca dan X,Y,Z untuk yang tidak se
nang membaca. Jika dari 6 karyawan tersebut diambil s
ampel yang beranggotakan 4 karyawan (pengambilan s
ampel tanpa pengembalian), tentukan:
a. Banyaknya sampel yang mungkin diambil
b. Distribusi sampling proporsinya
c. Rata-rata dan simpangan baku sampling proporsinya
Jwb:
a. B
Distribusi Sampling yang Lain
a. Distribusi sampling beda dua rata-rata
1. Rata-rata
2. Simpangan baku
3. Untuk n1 dan n2 dgn n1, n2 > 30
2
1
2
1


 

x
x
2
2
2
1
2
1
2
1
n
n
x
x


 


2
1
)
(
)
( 2
1
2
1
X
X
X
X
Z








• Misalkan rata-rata pendapatan manajer dan karyawan,
Rp. 50.000,- dengan simpangan baku Rp. 15.000,- dan
12.000,- dengan simpangan baku 1.000,-. Jika diambil
sampel random manajer sebanyak 40 orang dan karya
wan sebanyak 150 orang.
Tentukan:
a. Beda rata-rata pendapatan sampel
b. Simpangan baku rata-rata pendapatan sampel
c. Probabilitas beda rata-rata pendapatan manajer dan
karyawan biasa lebih dari 35.000,-
Diket:
µ = 50.000 µ = 50.000
Simp: 15.000 Simp b : 1.000
n1 = 40 n2 = 150
b. Distribusi sampling beda dua proporsi
1. Rata-rata
2. Simpangan baku
3. Untuk n1 dan n2 dgn n1, n2 ≥ 30
2
1
2
1 P
P
P
P 



2
2
2
1
1
1
2
1
)
1
(
)
1
(
n
P
P
n
P
P
P
P






2
2
1
1
2
1
2
1
2
1
2
1 )
(
)
(
n
X
n
X
p
p
P
P
p
p
Z
P
P









Contoh Soal
1. Bola lampu produksi pabrik PHILLIPS memiliki umur r
ata-rata 1.600 jam dengan simpangan baku 225 jam
, sedangkan bola lampu produksi SHELL memiliki umu
r rata-rata 1.400 jam dengan simpangan baku 150 j
am. Jika diambil sampel random sebanyak 150 bola l
ampu dari masing-masing merek untuk diuji, tentuka
n :
a. Beda rata-rata umur bola lampu tersebut
b. Simpangan baku rata-rata umur bola lampu tersebut
c. Probabilitas bahwa merek PHILLIPS memiliki umur r
ata-rata paling sedikit 175 jam lebih lama daripada
merek SHELL
d. Probabilitas beda rata-rata umur bola lampu PHILLI
PS dan SHELL lebih dari 160 jam
2. Empat persen barang di gudang A adalah c
acat dan sembilan persen barang di gudang
B adalah cacat. Jika diambil sampel rando
m sebanyak 150 barang dari gudang A dan
200 barang dari gudang B, tentukan :
a. rata-rata beda dua proporsi sampel terse
but
b. Simpangan baku beda dua proporsi sampel
tersebut
c. Probabilitas beda persentase barang yang
cacat dalam gudang A 3% lebih besar dari
apda gudang B

More Related Content

What's hot

statistik dasar1
statistik dasar1statistik dasar1
statistik dasar1
Amri Sandy
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Heri Setiawan
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomial
rumahbacazahra
 
Korelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhanaKorelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhana
Dia Cahyawati
 
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
1234567898765432112345
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Aisyah Turidho
 

What's hot (20)

statistik dasar1
statistik dasar1statistik dasar1
statistik dasar1
 
Regresi Dengan Pendekatan Matriks
Regresi Dengan Pendekatan MatriksRegresi Dengan Pendekatan Matriks
Regresi Dengan Pendekatan Matriks
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
 
Permutasi Kombinasi.pptx
Permutasi Kombinasi.pptxPermutasi Kombinasi.pptx
Permutasi Kombinasi.pptx
 
Tabel statistika
Tabel statistikaTabel statistika
Tabel statistika
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomial
 
Estimasi
EstimasiEstimasi
Estimasi
 
Korelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhanaKorelasi dan regresi sederhana
Korelasi dan regresi sederhana
 
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik DeskriptifBab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
 
Makalah pengendalian mutu grafik pengendali sifat
Makalah pengendalian mutu grafik pengendali sifatMakalah pengendalian mutu grafik pengendali sifat
Makalah pengendalian mutu grafik pengendali sifat
 
Integrasi numerik metode riemann
Integrasi numerik metode riemannIntegrasi numerik metode riemann
Integrasi numerik metode riemann
 
Makalah arima
Makalah arimaMakalah arima
Makalah arima
 
Tabel durbin watson
Tabel durbin watsonTabel durbin watson
Tabel durbin watson
 
ukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaranukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaran
 
Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung KeputusanSistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan
 
Akt 4-anuitas-hidup
Akt 4-anuitas-hidupAkt 4-anuitas-hidup
Akt 4-anuitas-hidup
 
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
2. ruang lingkup, data, sumber data statistik
 
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran DataUkuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran Data
 
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal pptDistribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
Distribusi Binomial, Poisson dan Normal ppt
 
Pengantar metode numerik
Pengantar metode numerikPengantar metode numerik
Pengantar metode numerik
 

Similar to Distribusi Sampling.ppt

statistics for business and economics cp.7
statistics for business and economics cp.7statistics for business and economics cp.7
statistics for business and economics cp.7
Ula Hijrah
 
Inferensi statistik satu populasi
Inferensi statistik satu populasiInferensi statistik satu populasi
Inferensi statistik satu populasi
Robbie AkaChopa
 

Similar to Distribusi Sampling.ppt (20)

DISTRIBUSI_SAMPLING_ppt.ppt
DISTRIBUSI_SAMPLING_ppt.pptDISTRIBUSI_SAMPLING_ppt.ppt
DISTRIBUSI_SAMPLING_ppt.ppt
 
af31319af4158e0bbdaf5085471ecfdf.pptx
af31319af4158e0bbdaf5085471ecfdf.pptxaf31319af4158e0bbdaf5085471ecfdf.pptx
af31319af4158e0bbdaf5085471ecfdf.pptx
 
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineeringslide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
 
Metode dan Distribusi Sampling
Metode dan Distribusi SamplingMetode dan Distribusi Sampling
Metode dan Distribusi Sampling
 
distribusi sampling
distribusi samplingdistribusi sampling
distribusi sampling
 
2-metode-dan-distribusi-sampling.pdf
2-metode-dan-distribusi-sampling.pdf2-metode-dan-distribusi-sampling.pdf
2-metode-dan-distribusi-sampling.pdf
 
statistics for business and economics cp.7
statistics for business and economics cp.7statistics for business and economics cp.7
statistics for business and economics cp.7
 
DISTRIBUSI SAMPLE KELOMPOK 2.pptx
DISTRIBUSI SAMPLE KELOMPOK 2.pptxDISTRIBUSI SAMPLE KELOMPOK 2.pptx
DISTRIBUSI SAMPLE KELOMPOK 2.pptx
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Statistik Sampling
Statistik Sampling Statistik Sampling
Statistik Sampling
 
KEL 1 STATISTIK DSR.pptx
KEL 1 STATISTIK DSR.pptxKEL 1 STATISTIK DSR.pptx
KEL 1 STATISTIK DSR.pptx
 
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAHDISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
 
11980039.ppt
11980039.ppt11980039.ppt
11980039.ppt
 
Metode sampling
Metode sampling Metode sampling
Metode sampling
 
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi SamplingBAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
 
Inferensi statistik satu populasi
Inferensi statistik satu populasiInferensi statistik satu populasi
Inferensi statistik satu populasi
 
Pert. 3 statistik teknik penarikan sampel
Pert. 3 statistik teknik penarikan sampelPert. 3 statistik teknik penarikan sampel
Pert. 3 statistik teknik penarikan sampel
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Slide9.pptx
Slide9.pptxSlide9.pptx
Slide9.pptx
 
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptxTEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
 

Recently uploaded

BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
FORTRESS
 
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
FORTRESS
 
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGANPPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
dewihartinah
 
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
FORTRESS
 
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
erlyndakasim2
 
04 AKMEN new.pdf........................
04 AKMEN new.pdf........................04 AKMEN new.pdf........................
04 AKMEN new.pdf........................
rendisalay
 
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
FORTRESS
 
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptxKUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
FORTRESS
 
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di IndonesiaPerkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
langkahgontay88
 

Recently uploaded (20)

SV388: Platform Taruhan Sabung Ayam Online yang Populer
SV388: Platform Taruhan Sabung Ayam Online yang PopulerSV388: Platform Taruhan Sabung Ayam Online yang Populer
SV388: Platform Taruhan Sabung Ayam Online yang Populer
 
BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
BERKELAS!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Aluminium Kamar Mandi di...
 
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
PREMIUM!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Kamar Mandi di ...
 
UNIKBET : Agen Slot Resmi Pragmatic Play Ada Deposit Sesama Linkaja
UNIKBET : Agen Slot Resmi Pragmatic Play Ada Deposit Sesama LinkajaUNIKBET : Agen Slot Resmi Pragmatic Play Ada Deposit Sesama Linkaja
UNIKBET : Agen Slot Resmi Pragmatic Play Ada Deposit Sesama Linkaja
 
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGANPPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
PPT - PSAK 109 TENTANG INSTRUMEN KEUANGAN
 
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
UNGGUL!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Putih di Pangkal...
 
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
2. PRINSIP KEUANGAN HIJAU- PELATIHAN GREEN FINANCE.pptx
 
04 AKMEN new.pdf........................
04 AKMEN new.pdf........................04 AKMEN new.pdf........................
04 AKMEN new.pdf........................
 
Bab 11 Liabilitas Jangka Pendek dan Penggajian.pptx
Bab 11 Liabilitas Jangka Pendek dan   Penggajian.pptxBab 11 Liabilitas Jangka Pendek dan   Penggajian.pptx
Bab 11 Liabilitas Jangka Pendek dan Penggajian.pptx
 
Perspektif Psikologi dalam Perubahan Organisasi
Perspektif Psikologi dalam Perubahan OrganisasiPerspektif Psikologi dalam Perubahan Organisasi
Perspektif Psikologi dalam Perubahan Organisasi
 
abortion pills in Kuwait City+966572737505 get Cytotec
abortion pills in Kuwait City+966572737505 get Cytotecabortion pills in Kuwait City+966572737505 get Cytotec
abortion pills in Kuwait City+966572737505 get Cytotec
 
Slide tentang Akuntansi Perpajakan Indonesia
Slide tentang Akuntansi Perpajakan IndonesiaSlide tentang Akuntansi Perpajakan Indonesia
Slide tentang Akuntansi Perpajakan Indonesia
 
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
ESTETIK!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Bahan Pintu Aluminium Coklat di Denpa...
 
Mengenal Rosa777: Situs Judi Online yang Populer
Mengenal Rosa777: Situs Judi Online yang PopulerMengenal Rosa777: Situs Judi Online yang Populer
Mengenal Rosa777: Situs Judi Online yang Populer
 
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptxKUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
KUAT!!! WA 0821 7001 0763 (FORTRESS) Harga Pintu Besi Plat Polos di Serang .pptx
 
Nilai-Waktu-Uang.pptx kdgmkgkdm ksfmkdkmdg
Nilai-Waktu-Uang.pptx kdgmkgkdm ksfmkdkmdgNilai-Waktu-Uang.pptx kdgmkgkdm ksfmkdkmdg
Nilai-Waktu-Uang.pptx kdgmkgkdm ksfmkdkmdg
 
ASKEP WAHAM KELOMPOK 4 vvvvvvvvvPPT.pptx
ASKEP WAHAM KELOMPOK 4 vvvvvvvvvPPT.pptxASKEP WAHAM KELOMPOK 4 vvvvvvvvvPPT.pptx
ASKEP WAHAM KELOMPOK 4 vvvvvvvvvPPT.pptx
 
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di IndonesiaPerkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
Perkembangan Perbankan di Indonesia Perkembangan Perbankan di Indonesia
 
tugas kelompok Analisis bisnis aplikasi bukalapak
tugas kelompok Analisis bisnis aplikasi bukalapaktugas kelompok Analisis bisnis aplikasi bukalapak
tugas kelompok Analisis bisnis aplikasi bukalapak
 
CALL/WA: 0822 348 60 166 ( TSEL ) Jasa Digital Marketing Solo
CALL/WA: 0822 348 60 166 ( TSEL ) Jasa Digital Marketing SoloCALL/WA: 0822 348 60 166 ( TSEL ) Jasa Digital Marketing Solo
CALL/WA: 0822 348 60 166 ( TSEL ) Jasa Digital Marketing Solo
 

Distribusi Sampling.ppt

  • 2. Populasi dan Sampel • Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti • Sampel : bagian dari populasi yang diambil mela lui cara-cara tertentu yg juga memiliki karakterist ik tertentu, jelas dan lengkap yg dianggap bisa mewakili populasi
  • 3.  Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, pada statistik (karakteristik sampel) yang digeneralisasikan ke populasi.  Distribusi Sampling memungkinkan untuk memperkirakan probabilitas hasil sampel tertentu untuk statististik tersebut  Merupakan jembatan, karena melalui distribusi sampling dapat diketahui karakteristik populasi
  • 4. Distribusi Sampling Secara umum informasi yang perlu untuk men cirikan suatu distribusi secara cukup akan men cakup: Ukuran Kecenderungan Memusat (mean, medi an, modus) Ukuran Persebaran Data (range, standar devia si) Bentuk distribusi Strategi Umum penerapan statistik inferensial a dalah pindah dari sampel ke populasi melalui distribusi sampling
  • 5. Lambang Parameter dan Statistik X Besaran Lambang Parameter (Populasi) Lambang Statistik (Sampel) Rata-rata μ Varians σ2 S2 Simapangan baku σ S Jumlah Observasi N n Proporsi P p X
  • 6. Metode Sampling • Cara pengumpulan data yg hanya men gambil sebagian elemen populasi • Alasan dipilihnya metode ini : 1. Objek penelitian yg homogen 2. Objek penelitian yg mudah rusak 3. Penghematan biaya dan waktu 4. Masalah ketelitian 5. Ukuran populasi 6. Faktor ekonomis
  • 7. Metode Sampling ada 2 : 1. Sampling Random a. Sampling random sederhana b. Sampling stratified c. Sampling sistematis d. Sampling cluster 2. Sampling Non Random a. Sampling quota b. Sampling pertimbangan c. Sampling seadanya
  • 8. Tehnik Penentuan Jumlah Sampel 1. Pengambilan sampel dengan pengembalian 2. Pengambilan sampel tanpa pengembalian n N )! ( ! ! n N n N C N n  
  • 9. Distribusi Sampling • Distribusi dari besaran-besaran statistik spt rat a-rata, simpangan baku, proporsi yg mungkin muncul dr sampel-sampel • Jenis-jenis Distribusi Sampling 1. Distribusi Sampling Rata-rata 2. Distribusi Sampling Proporsi 3. Distribusi Sampling yang Lain
  • 10. • Distribusi Sampling Mean : Distribusi sampling dari mean-mean samp el adalah distribusi mean-mean aritmetika dari seluruh sampel acak b erukuran n yang mungkin yang dipilih dari sebuah populasi • Distribusi sampling proporsi : Distribusi sampling dari proporsi adalah distribusi proporsi-proporsi dari seluruh sampel acak berukuran n yan g mungkin yang dipilih dari sebuah populasi • Distribusi Sampling perbedaan/penjumlahan : – Terdapat 2 populasi – Untuk setiap sampel berukuran n1 dari populasi pertama dihitung sebuah statistik S1 dan menghasilkan sebuah distribusi sampling dari statistik S1 yang memiliki mean μs1 dan deviasi standard σs1 – Dari populasi kedua, untuk setiap sampel berukuran n2 dihitung s tatistik S2 yang akan menghasilkan sebuah distribusi sampling da ri statistik S2 yang memiliki mean μs2 dan deviasi standard σs2
  • 11. Distribusi Sampling Rata-rata a. Pemilihan sampel dari populasi terbatas 1. Utk pengambilan sampel tanpa pengembalian atau n/ N > 5% 2. Utk pengambilan sampel dgn pengembalian atau n/N ≤ 5 % 1     N n N n x x     n x x      
  • 12. Sebuah toko memiliki 5 Karyawan A,B,C,D,E den gan upah perjam: 2,3,3,4,5. Jika upah yang diper oleh dianggap sebagai populasi, tentukan: (tanp a Pengembalian) a. Rata-rata sampel 2 unsur b. Rata-rata dari rata-rata sampel c. Simpangan baku dari rata sampel Banyaknya sampel yang mungkin adalah = 10 buah )! 2 5 ( ! 2 ! 5 5 2   C
  • 13. b. Rata-rata dari sampel µ = 2+3+3+4+5 = 3.4 5 c. Simpangan baku = 0.62 1 5 2 5 2 02 . 1 1       x x N n N n    1 5 2 5 2 02 . 1 1       x x N n N n   
  • 14. Distribusi Sampling mean  Teorema Sampling populasi terdistribusi normal: Bila sampel-sampel random diulang-ulang dengan ukuran n diambil dari suatu populasi terdistribusi normal dengan rata-rata μ dan standar deviasi σ, maka distribusi sampling rata- rata sampel akan normal dengan rata-rata μ dan standar deviasi n X   
  • 15. b. Pemilihan sampel dari populasi yg tidak terbatas c. Daftar distribusi normal untuk distribusi sampling rata-rata 1. Utk populasi terbatas atau n/N > 5% 2. Utk populasi tdk terbatas atau n/N ≤ 5% n dan x x       1     N n N n X Z   n X Z    
  • 16. SOAL • Upah per jam pekerja memiliki rata-rata Rp.500 ,- perjam dan simpangan baku Rp.60,-. Berapa probabilitas bahwa upah rata-rata 50 pekerja y ang merupakan sampel random akan berada d iantara 510,- dan 520,- ? Diket: µ = 500; Simp b: 60,- ; n = 50 ; X = 510 dan 520
  • 17. X = 510 maka Z = 1.18 X = 520 maka Z = 2.36 P (1.18 < Z < 2,36) = P (0<Z<2,36) – P(0< Z<1.18) = 0.4909 – 0.3810 = 0.1099
  • 18. Distribusi Sampling Proporsi • Distribusi sampling dari proporsi adalah distrib usi proporsi-proporsi dari seluruh sampel acak berukuran n yang mungkin yang dipilih dari se buah populasi • proporsi kesuksesan desa yang mendapat bant uan program • Perbedaan persepsi penduduk miskin dan kaya terhadap pembangunan mall, dilihat dari prop orsi ketersetujuannya
  • 19. Distribusi Sampling Proporsi • Proporsi dr populasi dinyatakan • Proporsi utk sampel dinyatakan 1. Utk pengambilan sampel dgn pengembalian a tau jika ukuran populasi besar dibandingkan dgn ukuran sampel yi n/N ≤ 5% N X P  n X p  n P P P p p ) 1 (     
  • 20. 2. Utk pengambilan sampel tanpa penge mbalian atau jika ukuran populasi kec il dibandingkan dgn ukuran sampel yi n/N > 5% 1 ) 1 (      N n N n P P P p p  
  • 21. Sebuah toko memiliki 6 karyawan, misalkan A,B,C untu k yang senang membaca dan X,Y,Z untuk yang tidak se nang membaca. Jika dari 6 karyawan tersebut diambil s ampel yang beranggotakan 4 karyawan (pengambilan s ampel tanpa pengembalian), tentukan: a. Banyaknya sampel yang mungkin diambil b. Distribusi sampling proporsinya c. Rata-rata dan simpangan baku sampling proporsinya Jwb: a. B
  • 22. Distribusi Sampling yang Lain a. Distribusi sampling beda dua rata-rata 1. Rata-rata 2. Simpangan baku 3. Untuk n1 dan n2 dgn n1, n2 > 30 2 1 2 1      x x 2 2 2 1 2 1 2 1 n n x x       2 1 ) ( ) ( 2 1 2 1 X X X X Z        
  • 23. • Misalkan rata-rata pendapatan manajer dan karyawan, Rp. 50.000,- dengan simpangan baku Rp. 15.000,- dan 12.000,- dengan simpangan baku 1.000,-. Jika diambil sampel random manajer sebanyak 40 orang dan karya wan sebanyak 150 orang. Tentukan: a. Beda rata-rata pendapatan sampel b. Simpangan baku rata-rata pendapatan sampel c. Probabilitas beda rata-rata pendapatan manajer dan karyawan biasa lebih dari 35.000,- Diket: µ = 50.000 µ = 50.000 Simp: 15.000 Simp b : 1.000 n1 = 40 n2 = 150
  • 24. b. Distribusi sampling beda dua proporsi 1. Rata-rata 2. Simpangan baku 3. Untuk n1 dan n2 dgn n1, n2 ≥ 30 2 1 2 1 P P P P     2 2 2 1 1 1 2 1 ) 1 ( ) 1 ( n P P n P P P P       2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ) ( ) ( n X n X p p P P p p Z P P         
  • 25. Contoh Soal 1. Bola lampu produksi pabrik PHILLIPS memiliki umur r ata-rata 1.600 jam dengan simpangan baku 225 jam , sedangkan bola lampu produksi SHELL memiliki umu r rata-rata 1.400 jam dengan simpangan baku 150 j am. Jika diambil sampel random sebanyak 150 bola l ampu dari masing-masing merek untuk diuji, tentuka n : a. Beda rata-rata umur bola lampu tersebut b. Simpangan baku rata-rata umur bola lampu tersebut c. Probabilitas bahwa merek PHILLIPS memiliki umur r ata-rata paling sedikit 175 jam lebih lama daripada merek SHELL d. Probabilitas beda rata-rata umur bola lampu PHILLI PS dan SHELL lebih dari 160 jam
  • 26. 2. Empat persen barang di gudang A adalah c acat dan sembilan persen barang di gudang B adalah cacat. Jika diambil sampel rando m sebanyak 150 barang dari gudang A dan 200 barang dari gudang B, tentukan : a. rata-rata beda dua proporsi sampel terse but b. Simpangan baku beda dua proporsi sampel tersebut c. Probabilitas beda persentase barang yang cacat dalam gudang A 3% lebih besar dari apda gudang B