Dokumen tersebut membahas tentang populasi dan sampel dalam statistika. Secara singkat, populasi merupakan seluruh elemen yang ingin dikaji sedangkan sampel adalah bagian kecil dari populasi yang diambil untuk mewakili seluruh populasi. Metode pengambilan sampel yang tepat dapat menghasilkan sampel yang representatif untuk menarik kesimpulan mengenai populasi.

1. Probability & Statistics
Population and Sampling Distribution
Dibuat oleh: Bayu Rima Aditya

2. Bagaimana cara mengetahui Respon Time untuk satu klik permintaan
layanan terhadap Terminal Operating System tersebut?
Mengambil sampel adalah
cara yang dapat dilakukan.
Seberapa besar sampel yang
harus kita ambil untuk
mendapatkan hasil yang
bermakna?
Terminal Operating System

3. Statistika HARUS dimulai dari Common Sense

4. Prinsip Statistika
1. Born Free
2. Berani Untuk di Challenge
3. Cara untuk memahami/menilai kenyataan/realitas
4. Menjunjung Tinggi Integritas (anti Competitive Inteligent)
5. Tidak ada 100%

5. Jika naik mobil gelap tidak ada cahaya, maka dengan STATISTIKA
maka mulai terang dapat melihat jalanan.

6. Populasi
Himpunan
Kenyataan sebenarnya
Yang ingin Kita pahami
Yang dapat direpresentasikan dengan angka
Populasi: Membatasi lingkup studi/ruang lingkup pada kenyataan
sebenarnya yang dapat direpresentasikan dengan angka (bilangan real)

7. Sifat dasar Populasi
1. Unknown
2. Unaccessible
3. Ada kesubjektifan (apa yang ingin kita ketahui)

8. Populasi
Kelebihannya:
1. Data dijamin lengkap
2. Pengambilan kesimpulan lebih akurat
Kelemahan:
1. Membutuhkan banyak sumber daya (biaya, tenaga, waktu)
2. Tidak ada jaminan bahwa semua anggota populasi dapat didata
dilapangan.

9. Contoh Populasi Yang Benar
1. Populasi virus disetiap komputer mahasiswa STEI ITB
2. Populasi pengguna apple disetiap fakultas di ITB
3. Populasi kucing disetiap kampus di Bandung

10. Contoh Populasi yang kurang sesuai
1. Populasi Virus
2. Populasi jumlah pengguna Telkomsel di ITB
3. Populasi kucing di ITB

11. Contoh Penentuan Populasi
Penggunaan Bandwidth
Min
Max
Average
Sehingga dapat ditentukan populasinya:
Populasi average bandwidth per User.
Sering Digunakan
Jarang Digunakan
Jarang Digunakan

12. N: 80 juta pelanggan
Populasi
Sampel Acak
n : 90 pelanggan
Ada berapa banyak cara
untuk mengumpulkan
90?
Sampel kecil sekali?
Yaa..realitasnya bisnis pun hanya
memiliki data yang terbatas
µ
σ2
parameter
s2
statistik
x

13. Populasi
Sampel Acak
Proses Penyimpulan
(Inferensial)
Proses menebak parameter

14. Sampel Yang Baik
• Representatif (harus dapat mewakili populasi)
• Batasan sampel harus jelas
• Dapat didata dilapangan
• Tidak ada keanggotaan sampel yang ganda (didata dua kali/lebih)
• Harus up to date (terbaru dan sesuai dengan keadaan saat dilakukan
penelitian)

15. Metode Sampling
Metode sampling adalah prosedur untuk memilih elemen sampel dari
suatu populasi.
Contoh metode sampling:
1. Simple Random Sampling
2. Convenience Sampling
3. Systematic Sampling
4. Cluster Sampling
5. Stratified Sampling

16. Ɛ
X : Sampel  Sample Mean
Ruang Sampel : { Sampel1, Sampel2, Sampel3, …. }
x
PROBABILITY
STATISTICS
CLT
Confidence Interval
Hypothesis Testing
Regression & Correlation
Probability Distribution of sample mean
1x 2x 3x

17. x
Probability Distribution of Sample Mean
“the meanest of mean”

18. Central Limit Theorem (CLT)
Bagaimanapun bentuk distribusinya (grafiknya) akan tetap mendekati
distribusi normal.
Jika n  
 x
n
x
2
2 
 

20. Misalkan didapat
Pertanyaannya: dimana posisi ?
Jawabannya: Kita tidak tahu, karena nilai µ saja kita tidak tahu.
Solusi: Gunakan Confidence Interval (CI) untuk menebak-nebak.
kbpsX 2001 
1X

21. Contoh Confidence Interval
Cara Baca: Peluang berada diantara batas-batas tersebut yaitu 95%.
%95)*96,1*96,1( 1  XXXX
XP 
1X
1XSelama masih didalam selang tersebut, maka µ akan berada didalam selang tersebut.