1 / 25

By: Ika Yuni W.

Quote of Today: Bahagia itu ada pada hati , maka tak peduli di mana pun kau berada , kau akan selalu bahagia jika kau buat hatimu bahagia. By: Ika Yuni W. Simple Random Sampling (SRS)/PSAS. Pertemuan ke - 3 Have to prepared: Calculator TAR. Definisi.

Download Presentation

By: Ika Yuni W.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Quote of Today:Bahagiaituadapadahati, makatakpedulidimana pun kauberada, kauakanselalubahagiajikakaubuathatimubahagia By: IkaYuni W.

  2. Simple Random Sampling (SRS)/PSAS Pertemuanke- 3 Have to prepared: Calculator TAR

  3. Definisi Teknikpenarikansample acaksederhana (SRS) adalahteknik yang digunakanuntukmemilih sample daripopulasidengancarasedemikianrupasehinggasetiapanggotapopulasimempunyaipeluang yang samauntukdiambilsebagi sample.

  4. Keuntungan SRS: 1. Tidakmembutuhkaninformasitambahanpadakerangkasampel (sepertiwilayahgeografis, dll) selaindaftarlengkapanggotapopulasisurveidenganinformasiuntukdihubungi; 2. Rumus yang digunakanmudah; 3. Mudahditerapkanuntukpopulasikecil.

  5. Kelemahan SRS: 1. Akanmenjadimahaldantidakmungkindikerjakanuntukpopulasibesarkarenasemuaelemenharusdiidentifikasisebelumdiambilsampel; 2. Biayaakanmahaljikasampel yang diambiltersebarsecarageografis. 3. Tidakdapatdilakukanjika frame tidaktersediasampaielemen.

  6. Syarat yang harusdipenuhi: 1. Tersedianyadaftarkerangkasampel yang cermatdanlengkap; 2. Populasi data relatifseragam/homogen; 3. Populasitidakterlaluterpencar-pencardalam areal yang luas.

  7. Prosedurpemilihan sample: 1. MetodeLotere 2. MenggunakanTabelAngka Random (TAR) A. Remainder Approach B. Quotient Approach C. Independent Choice of Digits

  8. Cara pengambilanelemen: 1. With replacement (WR) sample (aps) = Nn 2. Without replacement (WOR) sample (aps) = NCn

  9. Cara pengambilansampelpada TAR 1. Cara picingkanmata ^_^ 2. Cara tanggalhari hariganjil = halaman 1 (Senin, Rabu, Jumat, Minggu) harigenap = halaman 2 (Selasa, Kamis, Sabtu) tanggal = baris bulan = kolom

  10. Remainder Approach Ilustrasi: N=123 Jumlah digit = 3 Kelipatantertinggidgn digit 3 = 984 Untukmemilih unit yang akandijadikansbgsampel, makaangkaacakharusdipilihantara 001 – 984 Misal: angkaacakygterpilihadalah 287 Maka, 287 dibagi 123, sisanya (remainder)-nyaadalah 41. Dengandemikian, unit denganurutan ke-41 terpilihsebagaisampel. Note: jika remainder-nya 0 maka unit terakhirterpilihsebagaisampel.

  11. Quotient Approach Ilustrasi: N=16 N’ = 96 (kelipatantertinggidgn digit 2) Q= 96/16 = 6 Misal: angkaacak yang terpilihadalah 65 (dua digit)  k Ingat! Angkaacakygdiambil hrs beradapadarentang 00-95 Maka, 65 dibagi 6 (k/Q), quotient-nyaadalah10 r Dengandemikian, unit denganurutanke9(r-1) terpilihsebagaisampel.

  12. Independent Choice of Digits Ilustrasi: Di kab. A terdapat10kebunbuahjambu, pilih sample acak10 pohonjambudikabupatentsb.

  13. Independent Choice of Digits Misal: 4 digit angkaacak yang terambildari TAR adalah 1983, 0330, 1614, 2096, 0511, 0524, 3311, 6874, 2183, dan 6926.

  14. Independent Choice of Digits Finally: Kebun yang terpilihsebagai sample adalahkebunke 2, 3, 4, 5, dan 10. Pohonjambuygterpilihsebagaisampeladalah: Pohon ke-95 pd kebunke- 4 Pohonke- 205 pd kebunke- 2 Dst…

  15. ContohSoal: Select a random sample of 11 households from a list of 112 households in a village, by using Remainder Approach, Quotient Approach, and Independent Choice of Digits.

  16. RumusEstimasi

  17. RumusEstimasi Varians populasi Rata-Rata

  18. RumusEstimasi Estimasi dari varian bagi WOR WR • E (s2) = S2; WOR • E (S2) = σ2; WR

  19. RumusEstimasi , WOR , WR

  20. RumusEstimasi ,WR ,WOR Confidence Interval:

  21. RumusEstimasi UkuranSampel: ,WR ,WOR

  22. RumusEstimasi Estimasi Total: dengan

  23. RumusEstimasi Varian dari ,WOR

  24. RumusEstimasi Confidence Interval: UkuranSampel:

  25. RumusEstimasi WR WOR

More Related