Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Kuliah Statistik Industri II

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Kuliah Statistik Industri II"— Transcript presentasi:

1 Kuliah Statistik Industri II
SAMPLING Kuliah Statistik Industri II Teknik Industri STT Bandung Herman R. Suwarman, MT

2 Sampling? Populasi: totalitas semua nilai yang mungkin
Sampel : hanya sebagian nilai saja yang diambil dari populasi Statistik Induktif: berusaha menyimpulkan karakteristik populasi dari data sampel Konsekuensi : Perlu pertanggungjawaban Metode yang tepat dalam pengambilan sampel

3 Sampling ? Dalam banyak kasus tidak semua nilai diperoleh dari sensus:
Ukuran populasi Masalah biaya Masalah waktu Percobaan yang merusak Masalah ketelitian Faktor ekonomis

4 Rencana Sampling Perumusan Masalah Pengindentifikasian batas populasi
Pendefinisian unit dan perisitilahan Penentuan unit sampling Perumusan cara pengukuran dan penilaian Pengumpulan data pendukung (data sekunder/data masa lampau) Penentuan ukuran Sampel Penentuan cara sampling representatif Penentuan cara pengumpulan: observasi, wawancara, kuesioner Penentuan metode analisa Persiapan Biaya

5 Cara Sampling (Sampling Jamak)
Anggota/Nilai/Individu yang untuk menjadi anggota sampel disimpan kembali Contoh: Ukuran populasi N=4, anggota: A, B,C,D. Sampel yang diambil berukuran n=2 Sampel: AA, AB,AC,AD,BA,BB,BC,BD,CA,CB,CC,CD,DA,DB,DC,DD Terdapat 42 =16 Secara umum jumlah sampel N2 Apa yang dapat dikatakan saat N berukuran tak hingga ?

6 Cara Sampling (Sampling Jamak)
Anggota/Nilai/Individu yang untuk menjadi anggota sampel tidak disimpan kembali Contoh: Ukuran populasi N=4, anggota: A, B,C,D. Sampel yang diambil berukuran n=2 Sampel: AB,AC,AD,AE,BC,BD,BE,CD,CE,DE Terdapat 10 buah sampel Secara umum jumlah sampel

7 Cara Sampling (Sampling Tunggal)
Cara Sampling terbagi 2 Sampling non probabilitas: Seadanya (convinience) dan Sampling Purposif (pertimbangan) Sampling probabilitas: Sampling random yang terbagi dalam beberapa sampling (sampling random homogen, sampling petala, sampling klaster)

8 Cara Sampling (Sampling Tunggal)
Sampling seadanya (convinience sampling, accidental sampling, haphazard sampling) - tanpa perhitungan mengenai tingkat representatif data Penarikan kesimpulan harus disadari adanya kesadaran atas adanya hubungan yang belum jelas antara sampel dan populasi Contoh : mengumpulkan opini mengenai ramalan partai mana yang menang dengan mewawancara orang lewat di jalan Sampling purposif Dilakukan dengan pertimbangan perorangan/peneliti Adanya keperluan ahli di bidang permasalahan yang terkait Bedakan dengan sampling kuota-> sampling kuota: perlunya keterangan 40 orang yang tinggal di daerah tertentu; sampling pertimbangan: hasil penyelidikan hanya kembali 30%, dan diputuskan untuk mengolah yang 30%

9 Cara Sampling (sampling Tunggal)
Sampling Probabilitas Sampel yang diperoleh disebut sampel random Bertujuan agar peneliti mempunyai cara objektif untuk menilai presisi hasil akhir melalui: variasi sampling/kekeliruan sampling (perbedaan antara statistik dan parameter) Berlaku untuk sampel berhingga dan tanpa pengembalian dapat dilaksanakan pada sampel yang homogen Bisa dibantu dengan tabel bilangan random untuk menentukan individu mana yang diambil menjadi anggota sampel

10 Cara Sampling (Sampling Tunggal)
Sampling Petala (Stratum/lapisan) Dilakukan untuk sampel yang heterogen Bisa dilakukan dengan random atau kuota Dapat diperbaiki hasilnya dengan cara proporsional (sampling proporsional) Contoh: diperlukan sampel berukuran 169 pelajar laki laki SLTA. Jika seluruhnya terdapat 3 SLTA: 2758 Pelajar SMA, 3826 SPG, SMK. Maka petala yag diperolah SMA: SPG:SMK=2758:3826:1473. Jumlah Maka sampel yang diambil nSMA= (2758/8057) x 169= 58 pelajar nSPG=(3826/8057) x 169= 80 pelajar nSMK=(1473/8057) x 169= 31 pelajar

11 Cara Sampling (Sampling Tunggal)
Sampling Klaster Populasi dibagi dalam beberapa kelompok (klaster) Klaster diambil melalui proses randomisasi Contoh: Untuk menyelidiki tentang pendapat keluarga di suatu daerah, sampling klaster dilakukan. Umpamakan daerah tersebut terdiri dari kabupaten yang terdiri dari kecamatan. Kecamatan terdiri dari desa, dan desa terdiri dari rukun tetangga. Untuk mendapatkan sampel klaster mula-mula dilakukan secara random yaitu diambil sampel yang terdiri dari kabupaten. Dari tiap kabupatn dalam sampel tersebut, secara random diambil kecamatan dan seterusnya hingga rukun tetangga.

12 Cara Sampling (Sampling Tunggal)
Sampling sistematik Anggota sampel diambil dari populasi diambil dalam suatu interval waktu, ruang atau urutan. Jika ukuran populasi N dan sampel berukuran n maka jarak interval sebesar (N/n). Pengambilan anggota pertama dalam interval pertama dilakukan secara random, selanjutnya pengambilan berdasarkan (N/n) Contoh: Para langganan telepon namanya ada di buku telepon yang berjumlah jika akan diambil sampel berukuran 200 maka anggota sampel pertama diambil secara menutup mata membuka halaman buku telepon, kemudian berikutnya cari pada urutan ke 100 dari anggota sampel pertama, dan seterusnya Sampel Ganda Digunakan untuk mengatasi biaya besar pada sampling tunggal Dimulai dari penggunaan sampel ukuran relatif kecil. Jika sudah memenuhi syarat, sampling berhenti. Jika belum dilanjutkan pengambilan sampel kedua. Hasilnya digabungkan dengan sampel pertama. Kesimpulan dibuat berdasarkan sampel gabungan Sampel Multipel - Perluasan sampel ganda: pengambilan sampel dilakukan lebih dari dua kalii: tiap penggabungan dilakukan analisa dan berhenti sampling saat kesimpulan layak diperoleh

13 Kekeliruan Non-Sampling
Populasi tidak terdefinisi dengan baik Populasi menyimpang dari populasi understudy Perumusan kuesioner kurang tepat Istilah-istilah tidak terdefisnisi dengan baik Responden tidak memberikan jawaban akurat

14 Kekeliruan Sampling Pemeriksaan terhadap populasi tidak lengkap, hanya mengandalkan sampel Solusi atas kekeliruan ini adalah sampling random


Download ppt "Kuliah Statistik Industri II"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google