Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGERTIAN DAN KONSEP DASAR
Advertisements

Populasi dan Sampel PERTEMUAN 8.
TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
Teknik penarikan sampel
Populasi Dan Sampel Pertemuan 8.
POPULASI DAN SAMPEL ANANDA RIZVIETHA A
Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan pengujian data dari beberapa anggota kelompok.
Metode Penarikan Contoh I (Praktikum)
….About Me…. Quotes: “ Do U see a star? It’s in your heart… That’s a hope.” Ika Yuni Wulansari, SST Lecturer June 2 nd, 1986
DESAIN PENELITIAN Pertemuan keempat.
POPULASI DAN SAMPEL.
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
11. MENENTUKAN SUMBER DATA
Teknik Pengambilan Sampel
Populasi dan Sampel Widaningsih.
Tehnik Pengambilan Sampling dalam Penelitian Eksperimen
Pengumpulan Dan Pengolahan Data
PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER
Pertemuan 3-4 Metode sampling
TEKNIK SAMPLING MODUL: 7
POPULASI DAN SAMPEL Dr. MF Arrozi Adhikara, SE, M.Si, Akt
TEKNIK SAMPLING.
POPULASI & SAMPEL PENELITIAN
Distribusi sampling & Pendugaan Parameter (1)
SAMPEL DAN POPULASI ADHI GURMILANG.
POPULASI DAN TEKNIK SAMPLING
TEKNIK SAMPLING MODUL: 7
Populasi dan Sampel Populasi sering juga disebut Universe.
11. MENENTUKAN SUMBER DATA
BAB X TEKNIK SAMPLING (PROBABILITY)
Metoda Pengambilan sampel
Introduction Statistics Oleh Farizi Rachman, S. Si, M
Pertanyaan minggu ini Apa beda populasi dengan sampel?
Teknik Sampling.
METODOLOGI PENELITIAN KUANTITATIF
Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan pengujian data dari beberapa anggota kelompok.
Materi 11 METODE DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Metode Statistika Pertemuan VII
POPULASI DAN SAMPEL.
POPULASI DAN SAMPEL.
Pengambilan Sampel Probabilitas
By Daniel Damaris Novarianto S.
PENGUMPULAN DATA PRIMER
METODE DISTRIBUSI DAN SAMPLING
MODUL I SAMPLING ( METODE PENGAMBILAN SAMPEL) 1. PENDAHULUAN
SAMPLING.
METODE SAMPLING METODE PENELITIAN HUKUM FAKULTAS HUKUM
Materi ajar Populasi dan Sampel : 1. Probability Sampling
POPULASI DAN SAMPEL mustikalukmanarief
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
TEKNIK SAMPLING.
Sampel ? Populasi adalah sesuatu hal yang dijadikan Sampel
4.11 Teknik Pengambilan Sampel Penelitian (Sampling)
TEHKNIK PENGAMBILAN SAMPEL
POPULASI DAN SAMPEL.
Pengantar Statistik Juweti Charisma.
Populasi dan Sampel Populasi sering juga disebut Universe.
Pertemuan IX Populasi dan Sampel.
METODE PENARIKAN SAMPEL
Thresya Febrianti, M. Epid
POPULASI DAN SAMPEL KELOMPOK 1 FATHIN AMMAR ASIDIK ENDAH MARIADI
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Chapter 08 POPULASI DAN SAMPLING Konten: Definisi populasi
Metode Statistika Pertemuan VII
4.11 Teknik Pengambilan Sampel Penelitian (Sampling)
Teori Penarikan Sampel
11. MENENTUKAN SUMBER DATA
Pertemuan VI Populasi dan Sampel.
PERTEMUAN Ke- 5 Statistika Ekonomi II
SUPARJON POPULASI Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik.
Transcript presentasi:

Fitri Catur Lestari, S. Si STIS Praktikum Metode Penarikan Contoh I Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Daftar Istilah Populasi Bias Confident Interval Populasi Sampel Contoh/Sampel Elemen Estimator Kerangka Sampel Koefisien Korelasi Koefisien Keragaman Mean Square Error Nilai Harapan Non Parametrik Non Probability Sampling Non Sampling Error Parameter Parametrik Survei Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Unit Analisis Populasi Populasi Sampel Populasi Target Probability Sampling Proposi Prospektif Sampling Rasio Relatif Efficiency Relatif Standar Error Restrospeling sampel Sampel Sampling Error Sensus Simple Random Sampling Standar Erro Statistik Unit Penelitian Unit Sampling Sampling

Sampel Sampel (bahasa Inggris: sample) ialah suatu bagian dari populasi statistik yang sifat-sifatnya diteliti untuk memperoleh informasi mengenai keseluruhan (Komarudin, 2000:229). Istilah sampel biasa dipergunakan untuk menyelidiki populasi yang hendak diamati secara ilmiah dengan cara menarik sebagian populasi (universe) tersebut. Sampel merupakan sebagian dari populasi yang dianggap mewakili populasi (Bilson Simamora, 2002 : 36).

Sampel (2) Keuntungan menggunakan sampel yang sedikit adalah: Hemat biaya dan waktu Kajian analitis yang lebih lengkap, dan Memberikan kemungkinan pengadministrasian yang lebih baik dalam perencanaan sampel apabila dibandingkan dengan organisasi yang rumit untuk mencari populasi keseluruhan. Namun sekalipun banyak keuntungan dari penarikan sampel yang relatif sedikit, teknik ini dapat pula mendatangkan beberapa kesulitan, misalnya: Apabila ciri-ciri yang diteliti ternyata sangat langka terjadi di dalam populasi, misalnya penduduk yang lebih dari seratus tahun Bilamana rencana sampel tidak dirancang dan diikuti dengan teliti atau tidak konsisten Sampel yang rumit di dalam perencanaan sampel dapat menyebabkan kesulitan, baik dalam lapangan maupun dalam perhitungan populasi yang lengkap Rencana sampel menetapkan pembatasan karakteristik untuk setiap bentuk sampel Sampel yang ditetapkan dalam rencana ternyata membutuhkan nasihat dari pakar yang langka di tempat peneliti berada, dan Data sampel membutuhkan perhatian khusus untuk mempersiapkan sub-sub klasifikasi yang detail, karena jumlah kasus yang sedikit.

Non-Probability Sampling Ada beberapa jenis non-probability sampling yang sering dipergunakan :  1. Purposive Sampling      Sampling yang memilih orang-orang yang terseleksi  oleh peneliti berpengalaman berdasarkan ciri-ciri khusus yang dimiliki sampel tersebut yang dipandang mempunyai sangkut-paut yang erat dengan ciri-ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui 2. Accidental Sampling       Produser sampling yang memilih sampel dari orang atau unit yang paling mudah dan dijumpai atau diakses, misalnya Mahasiswa sering membagikan kuesioner kepada teman kuliahnya yang dikenal.  3. Quota Sampling       Metode memilih sampel yang mempunyai ciri-ciri trtentu  dalam jumlah atau kuota yang diinginkan.  4. Snowball  Sampling       Prosedur sampling yang menjandikan responden awal dipilih berdasarkan metode-metode probabilitas.( misal Simple Radom Sampling) 

Probability Sampling (Random Sampling) Ada beberapa jenis Probability  sampling yang banyak dipergunakan,diantaranya : 1. Systematic sampling (Random sampling)  Dalam sampel sistematis, unsur-unsur diplih denagn jarak interval yang sama. Perbedaan antara sampling sistematis dengan sampling acak sederhana adalah bahwa pada sampling sistematis, unsur-unsur populasi itu tidak mempunyai kesempatan yang sama setelah ditentukan jarak interval dan titik awal untuk memilih sampel.  2. Sampling Acak Startifikasi (Stratified sampling)       Apabila unsur-unsur populasi tidak homogen, proses pengambilan sampel dengan menggunakan metode sampling acak sederhana akan menimbulkan bias, karena masing-masing anggota populasi tidak mempunyai kesempatan yang sama dan ada kemungkinan tidak mewakili semua unsur yang ada dalam populasi. Stratifikasi atau pembagian ini dapat dilakukan berdasarkan ciri tertentu, seperti jenis kelamin, penghasilan, pendidikan dan sebagainya.  3. Sampling Bertahap (Multistage Sampling)       Biasanya sampel hanya dipilh satu kali, yaitu seblum proses pengumpulan data dilakukan. Apabila kita menggunakan sampel yang kecil, sebaiknya sampel itu dipilh secara bertahap (beberapa kali) sampai pada keadaan dimana dipanadang telah cukup untuk mengambil suatu kesimpulan.Proses seperti ini disebut Sampling Bertahap.  4. Cluster Sampling      Pada metode ini, unsur-unsur populasi dibagi dalam sub-kelompok yang disebut Klaster (kelompok). Seperti pembagian populasi dengan menggunakan dasar wilayah administrasi pemerintahan maupun batas-batas alam (jalan, sungai, gunung dsb). 

Kerangka Sampling Agar penelitian dapat dilakukan dengan efektif dan efisien, populasi yang akan diambil sampelnya ditentukan terlebih dahulu. Definisi dan batasan populasi harus dirumuskan dengsan teliti dan dipahami betul oleh semua orang yang terlibat dalm penelitian. Ada  lima kriteria  yang dapat digunakan untuk menilai kerangka sampling, yaitu : Kecukupan Kerangka sampling harus meliputi populasi yang akan diteliti dan harus memenuhi tujuan penelitian. 2. Kelengkapan Jika kerangka sampling tidak mencakup unit-unit populasi yang seharusnya dimasukan. Maka hasil penelitianya akan menjadi bias pula. 3. Tidak ada Pengulangan 4. Ketelitian 5. Kenyamanan

Mean Squared Eror Dalam statistik, MSE dari estimator adalah salah satu cara untuk mengukur perbedaan antara estimator dan nilai sebenarnya dari jumlah yang diperkirakan. Perbedaan terjadi karena keacakan atau karena pengukur tidak menjelaskan informasi yang dapat menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.

Ukuran Penyebaran Data Ukuran penyebaran data adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai ukuran pusatnya atau seberapa besar penyimpangan nilai-nilai data dengan nilai pusatnya. Terdiri dari : Range Simpangan rata-rata Simpangan Baku

Sensus Sensus, kadangkala juga disebut cacah jiwa adalah sebuah proses mendapatkan informasi tentang anggota sebuah populasi (tidak hanya populasi manusia). Sensus digunakan untuk demokrasi (pemilu), pengumpulan pajak, juga digunakan dalam ekonomi. Di Indonesia terdapat tiga macam sensus yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik. Sensus tersebut adalah: Sensus Penduduk, Sensus Pertanian dan Sensus Ekonomi. Sensus Penduduk pada umumnya dilaksanakan pada tahun yang berakhiran "0". Dalam Indonesia, sensus penduduk diambil pada tahun 1961, 1971, 1980, 1990, dan 2000. Dua sensus diambil oleh pemerintah Hindia Belanda, pada tahun 1920 dan 1930. Tahun 2010, BPS akan melaksanakan Sensus Penduduk.

Survei Survei adalah pemeriksaan atau penelitian secara komprehensif . Survei yang dilakukan dalam melakukan penelitian biasanya dilakukan dengan menyebarkan kuisioner atau wawancara, degan tujuan untuk mengetahui: siapa mereka, apa yang mereka pikir, rasakan, atau kecenderungan suatu tindakan. Survei lazim dilakukan dalam penelitian kuantitatif maupun kualitatif. Dalam penelitian kuantitatif, survei lebih merupakan pertanyaan tertutup, sementara dalam penelitian kualitatif berupa wawancara mendalam dengan pertanyaan terbuka.

Varians Dalam teori probabilitas dan statistika, varians atau ragam dari peubah acak (atau distribusi probabilitas) adalah ukuran yang menunjukkan dispersi statistik (seberapa jauh data tersebar dari rata-rata). Istilah varians pertama kali diperkenalkan oleh Ronald Fisher dalam makalahnya pada tahun 1918 yang berjudul The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance.