fitri catur lestari, s. si stis

13
Fitri Catur Lestari, S. Si STIS Praktikum Metode Penarikan Contoh I

Upload: amanda

Post on 13-Jan-2016

93 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

Praktikum Metode Penarikan Contoh I. Fitri Catur Lestari, S. Si STIS. Daftar Istilah. Populasi Populasi Sampel Populasi Target Probability Sampling Proposi Prospektif Sampling Rasio Relatif Efficiency Relatif Standar Error Restrospeling sampel Sampel Sampling Error - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

Page 1: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Fitri Catur Lestari, S. SiSTIS

Praktikum

Metode Penarikan Contoh I

Page 2: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Daftar Istilah• Bias• Confident Interval• 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

Page 3: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

SampelSampel (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).

Page 4: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

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.

Page 5: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS
Page 6: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Non-Probability SamplingAda 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)

Page 7: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

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).

Page 8: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Kerangka SamplingAgar 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 :1.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 Pengulangan4. Ketelitian5. Kenyamanan

Page 9: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

Mean Squared ErorDalam 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.

Page 10: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

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 :1.Range2.Simpangan rata-rata 3.Simpangan Baku

Page 11: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

SensusSensus, 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.

Page 12: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

SurveiSurvei 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.

Page 13: Fitri Catur Lestari, S. Si STIS

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.