Judul: MAKALAH STATISTIKA
Penulis: Detya Dharma
BAB I
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Ketika mempelajari statistika induktif atau inferensia, sering kita temukan istilah populasi dan sampel. Populasi dalam defenisi statistika adalah seluruh kumpulan objek atau orang yang akan diteliti. Sedangkan sampel berarti suatu bagian yang diambil dari suatu populasi. Populasi sangat banyak macamnya dan memiliki ukuran dari terbatas sampai tak terhingga. Tujuan statistika inferensia adalah untuk memperoleh informasi tentang suatu populasi berdasarkan informasi yang diperoleh dari sampel. Apabila kita mengumpulkan data dari seluruh elemen dalam suatu populasi, kita akan memperoleh data yang sesungguhnya, yang biasa dikenal dengan istilah parameter, sedangkan jika kita melakukan penarikan sampel (mengumpulkan data sebagian elemen dari suatu populasi), kita akan memperoleh hasil yang berupa pendugaan yang biasanya disebut statistik (Supranto, 2007).
Beberapa contoh populasi : populasi orang-orang yang memiliki hak suara dalam pemilu, populasi konsumen produk tertentu, populasi mahasiswa I-Tech,dll. Pengambilan sampel (sampling) dari populasi merupakan proses utama dalam statistika induktif. Sampling dilakukan karena seorang peneliti tidak mungkin meneliti seluruh populasi, apalagi jika populasi tersebut relatif besar.
Jika perusahaan melakukan penelitian terhadap seluruh konsumen yang jumlahnya ratusan juta yang tersebar di seluruh dunia, penelitian tersebut tidak akan selesai dalam 1-2 tahun dan tentunya memerlukan biaya yang sangat besar. Dengan pengambilan sampel, seorang peneliti dapat menghemat waktu dan biaya penelitian. Apakah sampel yang diambil cukup representative, artinya memberikan gambaran yang sama dengan populasinya ? Dengan teknik pengambilan sampel yang baik, peneliti dapat memperoleh sampel yang representatif. Contohnya adalah pengumpulan pendapat yang dilakukan oleh perusahaan riset bernama Gallup, yang pengumpulan pendapatnya dikenal sebagai Gallup Poll. Gallup selalu melakukan polling menjelang hari pemilu AS. Gallup hanya mengambil sekitar 1.500 s/d 2.000 pemilih sebagai sampel untuk diteliti. Selanjutnya, hasil analisis terhadap sampel tersebut digunakan untuk menduga populasi. Misalnya dari sampel diketahui 45% memilih Dukakis, dan 55% memilih Bush, maka kedua angka tersebut merupakan penduga untuk proporsi populasi pemilih di AS yang memilih Bush dan Dukakis. Bukti empiris menunjukkan bahwa dari 13 kali pemilihan presiden di AS, hanya sekali Gallup membuat kesalahan prediksi (Supranto, 2007).
Rumusan Masalah
Apa pengertian dari distribusi sampling?
Bagaimana pembagian distribusi sampling?
Mengetahui bagaimana data disajikan dalam distribusi sampling
Tujuan
Mahasiswa dapat mengetahui pengertian distribusi sampling.
Mahasiswa dapat mengetahui pembagian distribusi sampling.
Mahasiswa dapat memahami mengenai distribusi sampling.
BAB II
PEMBAHASAN
2.1.Pengertian Statistika dan Probabilitas
Pengertian Sampel menurut Wikipedia: Sampel merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti; dipandang sebagai suatu pendugaan terhadap populasi, namun bukan populasi itu sendiri. Sampel dianggap sebagai perwakilan dari populasi yang hasilnya mewakili keseluruhan gejala yang diamati. Ukuran dan keragaman sampel menjadi penentu baik tidaknya sampel yang diambil. Terdapat dua cara pengambilan sampel, yaitu secara acak (random)/probabilita dan tidak acak (non-random)/non-probabilita.Ada 2 teknik pengambilan sampel :
1. Teknik sampling berdasarkan peluang.Teknik sampling berdasarkan peluang adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana setiap unit observasi dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel.Ada 3 teknik sampling berdasarkan peluang :a). Sampling Acak SederhanaSampling acak sederhana adalah teknik pengambilan sampel dimana sampel diambil berdasarkan tabel bilangan acakb). Sampling KlasifikasiSampling klasifikasi adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana populasi di bagi-bagi menjadi sub-sub populasi yang antar sub populasi homogen. Karena sub populasi homogen, salah satu sub populasi diambil sebagai sampelc).Sampling StratifikasiSampling stratifikasi adalah sebuah teknik pengambilan sampel dimana populasi di bagi-bagi menjadi sub-sub populasi yang antar sub populasi heterogen. Karena sub populasi heterogen, pada setiap sub polulasi ada yang diambil sebagai sampel2. Teknik sampling tidak berdasarkan peluangTeknik sampling tidak berdasarkan peluang adalah teknik pengambilan sampel dimana setiap unit observasi dalan populasi tidak mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel.Ada beberapa teknik sampling tidak berdasarkan peluang, diantaranya :a).Teknik sampling convenience (seadanya)b).Teknik sampling judgment (pertimbangan)
2.2.Penyajian Data
BAB III
KESIMPULAN
Seiring dengan perkembangan zaman, kehidupan sehari hari memang tidak bisa dilepaskan dari suatu perhitungan. Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Sedangkan statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data.
Probabilitas adalah besarnya kemungkinan suatu peristiwa terjadi. Data dalam statistika bisa disajikan dengan table maupu grafik. Keduanya saling berhubungan. Diagram frekuensi adalah diagram yang mengelempokkan data dalam kategori tertentu.
.
Terimakasih telah membaca MAKALAH STATISTIKA. Gunakan kotak pencarian untuk mencari artikel yang ingin anda cari.
Semoga bermanfaat
0 komentar: