STATISTIK II Pertemuan 5: Metode Sampling dan Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

Materi Metode sampling Interval konfidensi

Metode Sampling Sampel Non-probability Probability Simple Random Stratified Judgment Convenience Cluster Snowball Systematic

Nonprobability Sampling Dalam sampling non-probability, objek yang dijadikan sampel dipilih tanpa memperhatikan nilai probabilitasnya Convenience sampling  objek dipilih karena alasan kemudahan seperti hemat biaya dan mudah diperoleh Judgment sampling objek dipilih berdasarkan opini para ahli/expert Snowball sampling  digunakan ketika anggota populasi yg diketahui sangat sedikit, sehingga dari satu sampel yg diketahui diusahakan untuk menggali informasi untuk mendapatkan sampel2 berikutnya agar didapatkan ukuran sampel yg lebih besar.

Probability Sampling Dalam probability sampling, objek dipilih sebagai sampel dengan mempertimbangkan nilai probabilitas Probability Samples Simple Random Systematic Stratified Cluster

Simple Random Sampling Setiap individu dalam populasi memiliki kesempatan yg sama untuk terpilih sbg sampel Sampel diperoleh secara acak/random dengan bantuan tabel bilangan acak atau pembangkit bilangan acak atau secara undian/lotre.

Systematic Sampling Tentukan ukuran sampel: n Bagi kerangka sampel yg terdiri atas N individu menjadi n grup dengan k anggota: k=N/n Pilih satu individu secara acak dari grup 1 Lalu pilih setiap individu ke-k First Group N = 40 n = 4 k = 10

Stratified Sampling Bagi populasi menjadi dua atau lebih subgrup (disebut strata) dengan karaketristik tertentu Lakukan simple random sampling untuk setiap strata secara proporsional Kombinasikan sampel yg diperoleh dari setiap strata Populasi dibagi menjadi 4 strata

Cluster Sampling Populasi dibagi menjadi beberapa cluster yg merepresentasikan populasi Lakukan simple random sampling untuk cluster yang terbentuk Populasi dibagi manjedi16 cluster Sampel diplih secara random

Rumus Slovin Salah satu rumus yang digunakan untuk menentukan ukuran sampel yaitu Semakin besar error tolerance (e) maka semakin kecil ukuran sampel. Di mana: n = ukuran sampel N = ukuran populasi e = error tolerance ( 0<e<1)

Latihan Metode Sampling Jelaskan dan berikan ilustrasi dari teknik-teknik sampling berikut Purposive sampling Quota sampling Volunteer sampling Suatu populasi yang merupakan direktur eksekutif perusahaan2 bonafit terdiri atas 150 anggota di mana 100 orang diantaranya adalah eksekutif junior dan sisanya adalah eksekutif senior. Tentukan berapa ukuran sampel yang harus diambil jika diinginkan error tolerance sebesar 0.25. Berapa banyak sampel yg masing2 berasal dari eksekutif junior dan eksekutif senior bila digunakan teknik stratified sampling?

Estimasi Titik dan Interval Konfidensi Estimasi titik berupa nilai tunggal Interval konfidensi memberikan informasi tambahan mengenai variabilitas estimasi Batas atas konfidensi Batas bawah konfidensi Estimasi titik Lebar interval konfidensi Chap 8-12

Estimasi Titik μ X π p Mean/rata2 Proporsi Estimasi parameter populasi Dengan statistik sampel (estimasi titik) μ X Mean/rata2 π Proporsi p Chap 8-13

Interval Konfidensi Suatu interval berupa range nilai yang Memperhatikan variasi statistik masing2 sampel berdasarkan informasi dari 1 sampel Memberi informasi kedekatan nilai estimasi dengan nilai parameter sebenarnya Dinyatakan sebagai level konfidensi (tingkat kepercayaan) Misal, 95% konfidensi atau 99% konfidensi Tidak pernah 100% konfidensi Chap 8-14

Proses Estimasi Sampel acak Populasi Saya yakin (konfinden) 95% bahwa nilai μ berkisar antara 40 & 60. Sampel acak Populasi Mean X = 50 (mean, μ, tdk diketahui) Sampel Chap 8-15

Estimasi titik± (titik kritis)(Standar Error) Rumus Umum Rumus umum untuk semua interval konfidensi: Estimasi titik± (titik kritis)(Standar Error) Di mana: Estimasi titik  statistik sampel untuk menduga parameter populasi yg dikehendaki Titik kritis  nilai distribusi sampling dari estimasi titik dengan tingkat konfindensi tertentu Standard Error standar deviasi dari estimasi titik

Interval Konfidensi Interval Konfidensi Mean populasi Proporsi populasi σ tidak diketahui σ diketahui Chap 8-17

Interval Konfidensi bagi μ (σ diketahui) Asumsi-asumsi Standar deviasi σ diketahui Populasi berdistribusi normal Jika populasi tidak normal, gunakan sampel besar (teori limit pusat) Estimasi interval konfidensi: where estimasi titik Zα/2 titik kritis distribusi normal dengan probabilitas /2 standar error

Menentukan Titik Kritis, Zα/2 Perhatikan interval konfidensi 95% : Zα/2 = -1.96 Zα/2 = 1.96 Z units: Batas bawah konfidensi Batas atas konfidensi X units: Estimasi titik

Tingkat Konfidensi yg sering dipakai 90%, 95%, and 99% Koefisien konfidensi, Tingkat konfidensi Zα/2 80% 90% 95% 98% 99% 99.8% 99.9% 0.80 0.90 0.95 0.98 0.99 0.998 0.999 1.28 1.645 1.96 2.33 2.575 3.08 3.27 Chap 8-20

Interval dan Tingkat Konfidensi Distribusi Sampling Mean/Rata2 x Interval bervariasi antara hingga x1 x2 (1-)x100% interval yang dibuat akan mengandung nilai μ; Sedangkan ()x100% tidak. Interval Konfidensi

Contoh Suatu penelitian tertarik untuk mengetahui rata2 pendapatan manager pemasaran di industri retail. Suatu sampel yang terdiri atas 256 manager menunjukkan bahwa rata2 pendapatan mereka adalah 454.2 jt/th. Standar deviasi populasi ini adalah 20.5 jt/th. Beberapa pertanyaan yg ingin dijawab dr penelitian tsb: Berapa kisaran nilai rata2 populasi bila diinginkan tingkat konfidensi 95%? Bagaimana menginterpretasi hasil tsb? Chap 8-22

Contoh Rata2 populasi diestimasi sekitar 454.2 jt/th (estimasi titik) Kisaran rata2 populasi

Interpretasi Dengan tingkat keyakinan 95%, kita dapat menyatakan bahwa rata2 sebenarnya dari pendapatan manager pemasaran di industri retail berkisar antara 451.69 – 456.71 jt/th. Chap 8-24

Interval Konfidensi Interval Konfidensi Mean populasi Proporsi populasi σ tidak diketahui σ diketahui Chap 8-25

Apakah standar deviasi populasi (σ) selalu diketahui? Tentu saja tidak Dalam dunia nyata, σ sangat jarang diketahui Jika ada situasi dimana σ diketahui, maka µ juga pasti diketahui Jika µ diketahui, maka kita tidak perlu repot untuk mengumpulkan data sampel Chap 8-26 Copyright ©2012 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall

Interval Konfidensi Bagi μ (σ tidak diketahui) DCOVA Jika standar deviasi populasi σ tidak diketahui, kita dapat menggantinya dengan standar deviasi sampel, S . Konsekuensinya, ketidakpastian menjadi meningkat, karena S bervariasi antar sampel Dengan demikian, digunakan distribusi-t bukan distribusi normal

Interval Konfidensi Bagi μ (σ tidak diketahui) (dimana tα/2,db adalah titik kritis distribusi t dengan derajat bebas (db) = n -1 dan luas area masing2 α/2 di setiap sisi)

Distribusi t t Note: t Z seiring pertambahan n Normal standar (t with db= ∞) t (db = 13) t (db = 5) t Note: t Z seiring pertambahan n

Tabel t DCOVA α Misal: n = 3 db= n - 1 = 2  = 0.10 /2 = 0.05 db .10 .05 .025 1 3.078 6.314 12.706 2 1.886 2.920 4.303 /2 = 0.05 3 1.638 2.353 3.182 Nilai yang ada dalam tabel, memuat nilai t (bukan probabilitas) t 2.920 Chap 8-30

Contoh suatu sampel acak berukuran n = 25 memiliki X = 50 and S = 8. buatlah interval konfidensi 95% bagi for μ

Contoh suatu sampel acak berukuran n = 25 memiliki X = 50 and S = 8. buatlah interval konfidensi 95% bagi for μ db = n – 1 = 24, sehingga Interval konfidensi 95% 46.698 ≤ μ ≤ 53.302

Interval Konfidensi Interval Konfidensi Mean populasi Proporsi populasi σ tidak diketahui σ diketahui

Interval Konfidensi Proporsi Populasi, π Distribusi dari proprosi sampel akan mendekati normal jika ukuran sampel cukup besar, dengan standar deviasi Standar deviasi tersebut kemudian diestimasi dengan statistik sampel

Interval Konfidensi Proporsi Populasi, π Interval konfidensi bagi π Di mana Zα/2 : nilai Z untuk tingkat konfidensi 1-α p : proporsi sampel n : ukuran sampel Note: nilai X harus memenuhi X > 5 dan n – X > 5

Contoh Suatu sampel acak berukuran 100 orang menunjukkan bahwa 25 diantaranya kidal. Buat interval konfidensi 95% untuk proporsi sebenarnya anggota populasi yang kidal. Chap 8-36

Contoh Suatu sampel acak berukuran 100 orang menunjukkan bahwa 25 diantaranya kidal. Buat interval konfidensi 95% untuk proporsi sebenarnya anggota populasi yang kidal. np = 100 * 0.25 = 25 > 5 & n(1-p) = 100 * 0.75 = 75 > 5 Pastikan ukuran Sampel cukup besar

Latihan Interval konfidensi 1. Sebuah lembaga penelitian tertarik untuk mengetahui pengeluaran untuk rokok selama seminggu dari para perokok aktif. Sampel acak berukuran 49 orang perokok aktif dipilih dengan rata2 pengeluaran untuk rokok sebesar 200 ribu/minggu. Dari penelitian sebelumnya diketahui standar deviasi populasi ini adalah 50 rb/minggu. Buatlah interval konfidensi 90% bagi rata2 sebenarnya pengeluaran untuk rokok para perokok aktif ini dan interpretasikan.

2. Asosiasi industri pertanian bertujuan untuk mengetahui rata2 konsumsi susu tahunan. Untuk itu dipilih 16 orang secara acak, di mana rata2 konsumsi susu tahunan ke-16 orang tsb adalah 60 gallon dan standar deviasi 20 gallon. Buatlah interval konfidensi 90% bagi rata2 populasi dan interpretasikan.

3. Pemilik Minimarket Sardo tertarik untuk mengetahui proporsi pelanggan yg menggunakan kartu kredit/debit untuk pembayaran. Dia melakukan survey thdp 100 pelanggan dan menemukan 20 diantaranya menggunakan kartu kredit/debit. Buatlah interval konfidensi 95% bagi proporsi populasi dan interpretasikan.

TUGAS Jelaskan dan berikan ilustrasi dari teknik-teknik sampling berikut Purposive sampling Quota sampling Volunteer sampling Host Team menyediakan soal Metode sampling (seperti latihan metode sampling no.2) Interval konfidensi σ diketahui (seperti latihan soal latihan interval konfidensi no.1)