SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 19
DESRI NOVIA NALISA (08027/2008) 
ROMY YUNIKA PUTRA (16077/2010) 
NENDY SEPTI ARNIVA (57528/2010) 
SISKA MULYA NINGSIH (57529/2010) 
PUTRI RAHMAYANI (57532/2010) 
INDRI SRI NOVITA SARI (57535/2010) 
RENO WARNI DIVA R. (58696 / 2010) 
FRISKA RUSADA (58700/2010) 
YULIA CITRA UTAMI (58722/2010) 
VIVI KARMILA (58727/2010)
Apa itu sampling kelompok dua tingkat (SDKT) ? 
 Sampling kelompok dua tingkat (two stage cluster 
sampling) ialah sampling kelompok dimana setiap 
kelompok yang terpilih sebagai sampel, dipilih lagi sampel 
elemen dari masing-masing kelompok. Dengan demikian 
memang ada dua tingkat kegiatan yaitu : 
Pertama : memilih kelompok sebagai sampel 
Kedua : memilih elemen dari kelompok yang terpilih 
 Definisi : suatu sampel kelompok dua tingkat ialah sampel 
yang diperoleh dengan dua tingkat yaitu pertama memilih 
sampel kelompok secara acak dari populasi kelompok 
kemudian kedua memilih sampel elemen dari kelompok 
yang terpilih sebagai sampel.
Contoh : 
Seorang ahli ekonomi bermaksud membuat perkiraan 
pengeluaran konsumsi penduduk suatu kota besar. Untuk 
maksud tersebut kota dibagi menjadi blok-blok bias juga 
menurut RT, kalau seandainya berdasarkan anggapan 
bahwa pengeluaran konsumse per rumah tangga dalam RT 
tak jauh berbeda (sama pegawai bank, sama pergawai 
negeri, sama pegawai swasta), maka lebih baik memilih 
banyak sampel RT, sebab dari RT ke RT pengeluaran 
konsumsi sangat berbeda dan memilih sampel rumah 
tangga dalam setiap RT, tidak terlalu banyak (sedikiti saja 
rumah tangga yang diteliti)
CARA MEMPERKIRAKAN RATA-RATA DAN TOTAL 
Kita akan membuat perkiraan rata-rata (U), perkiraan 
jumlah/total (T), dan kesalahan samplingnya. 
N = banyaknya kelompok populasi 
n = banyaknya kelompok dalam sampel acak 
Mi = banyaknya seluruh elemen dalam kelompok i 
mi = banyaknya sampel elemen dalam kelompok I, 
yang dipilih secara acak
Rumus : 
= banyaknya elemen dalam populasi 
= banyaknya elemen dalam sampel 
= rata-rata banyaknya elemen per kelompok 
dalam populasi 
= rata-rata banyaknya elemen per kelompok 
dalam sampel 
= nilai observasi ke-j dari kelompok ke-i 
= rata-rata perkiraan dari kelompok i
Contoh soal A: 
(lihat buku J.Supranto halaman 271)
PERKIRAAN RASIO UNTUK RATA-RATA 
Pemerkiraan , tergantung pada M = banyaknya 
seluruh elemen populasi. Apabila M tidak diketahui, 
perlu diperkirakan dengan data dari sampel. Kita 
peroleh pemerkira M dengan jalan mengalikan rata-rata 
banyaknya elemen per kelompok yaitu 
dengan banyaknya kelompok dalam populasi yaitu N. 
Apabila kita ganti M dengan pemerkiranya, kita 
peroleh suatu pemerkira rasio dengan symbol atau 
notasi , sebab baik pembilang maupun penyebut 
keduanya variabel acak.
Contoh Soal B : 
(Lanjutan Soal A)
CARA MEMPERKIRAKAN PROPORSI 
Untuk membuat perkiraan P= proporsi, kita bisa 
menggunakan rumus untuk U atau Ur , asalkan nilai Xij 
nol (=0) atau satu (1). 
Xij =1 kalau mengikuti/termasuk dalam kategori / kelas 
yang kita perhatikan, Xij=0 kalau tidak. 
Oleh karena biasanya M tak diketahui, kita pergunakan 
rumus untuk menghitung P, seperti rumus untuk Ur. 
Misalkan Pi=proporsi sampel elemen dari kelompok ke- 
I yang termasuk dalam kategori yang kita perhatikan.
Contoh Soal C: 
(lanjutan soal A)
Sampling kelompok dua tingkat
Sampling kelompok dua tingkat
Sampling kelompok dua tingkat
Sampling kelompok dua tingkat
Sampling kelompok dua tingkat
Sampling kelompok dua tingkat

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah
3 . analisis regresi linier berganda dua peubahYulianus Lisa Mantong
 
TURUNAN PARSIAL
TURUNAN PARSIALTURUNAN PARSIAL
TURUNAN PARSIALMAFIA '11
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalAYU Hardiyanti
 
Pendekatan distribusi binomial ke normal
Pendekatan distribusi binomial ke normalPendekatan distribusi binomial ke normal
Pendekatan distribusi binomial ke normalAndriani Widi Astuti
 
Faktor dan nilai uang
Faktor dan nilai uangFaktor dan nilai uang
Faktor dan nilai uangItha' Nyun
 
pendugaan titik dan pendugaan interval
 pendugaan titik dan pendugaan interval pendugaan titik dan pendugaan interval
pendugaan titik dan pendugaan intervalYesica Adicondro
 
Makalah metode posisi palsu
Makalah metode posisi palsuMakalah metode posisi palsu
Makalah metode posisi palsuokti agung
 
Regresi dan interpolasi
Regresi dan interpolasiRegresi dan interpolasi
Regresi dan interpolasiIsti Qomah
 
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptAljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptrahmawarni
 
Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalahghavinomum
 
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressiveModel Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressiveAgung Handoko
 
6. chi kuadrat
6. chi kuadrat6. chi kuadrat
6. chi kuadratNanda Reda
 
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
 
Uji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasikUji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasikIpma Zukemi
 
Riset Operasi - Teori Permainan
Riset Operasi - Teori PermainanRiset Operasi - Teori Permainan
Riset Operasi - Teori Permainanmieftahulduila
 
Diferensial fungsi-majemuk
Diferensial fungsi-majemukDiferensial fungsi-majemuk
Diferensial fungsi-majemukDani Ibrahim
 

Mais procurados (20)

3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah3 .  analisis regresi  linier berganda dua peubah
3 . analisis regresi linier berganda dua peubah
 
TURUNAN PARSIAL
TURUNAN PARSIALTURUNAN PARSIAL
TURUNAN PARSIAL
 
PPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptxPPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptx
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
 
Pendekatan distribusi binomial ke normal
Pendekatan distribusi binomial ke normalPendekatan distribusi binomial ke normal
Pendekatan distribusi binomial ke normal
 
Faktor dan nilai uang
Faktor dan nilai uangFaktor dan nilai uang
Faktor dan nilai uang
 
Met num 10
Met num 10Met num 10
Met num 10
 
pendugaan titik dan pendugaan interval
 pendugaan titik dan pendugaan interval pendugaan titik dan pendugaan interval
pendugaan titik dan pendugaan interval
 
Makalah metode posisi palsu
Makalah metode posisi palsuMakalah metode posisi palsu
Makalah metode posisi palsu
 
Regresi dan interpolasi
Regresi dan interpolasiRegresi dan interpolasi
Regresi dan interpolasi
 
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.pptAljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
Aljabar linear:Kebebasan Linear, Basis, dan Dimensi.ppt
 
Anova linda makalah
Anova linda makalahAnova linda makalah
Anova linda makalah
 
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressiveModel Distribusi lag dan distribusi autoregressive
Model Distribusi lag dan distribusi autoregressive
 
6. chi kuadrat
6. chi kuadrat6. chi kuadrat
6. chi kuadrat
 
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)
Materi p12 parametrik_analisis of varians (anova)
 
Analisis regresi.
Analisis regresi.Analisis regresi.
Analisis regresi.
 
Uji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasikUji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasik
 
Riset Operasi - Teori Permainan
Riset Operasi - Teori PermainanRiset Operasi - Teori Permainan
Riset Operasi - Teori Permainan
 
Diferensial fungsi-majemuk
Diferensial fungsi-majemukDiferensial fungsi-majemuk
Diferensial fungsi-majemuk
 
Statistika Dasar Pertemuan 10
Statistika Dasar Pertemuan 10Statistika Dasar Pertemuan 10
Statistika Dasar Pertemuan 10
 

Destaque

Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingrifansahDua1
 
Cluster and multistage sampling
Cluster and multistage samplingCluster and multistage sampling
Cluster and multistage samplingsuncil0071
 
Metode pengambilan sampel (sampling)
Metode pengambilan sampel (sampling)Metode pengambilan sampel (sampling)
Metode pengambilan sampel (sampling)Kampus-Sakinah
 
Novotny eu review_july_2011
Novotny eu review_july_2011Novotny eu review_july_2011
Novotny eu review_july_2011Shikha Sourav
 
Energy Management Solutions That Reduce Costs
Energy Management Solutions That Reduce CostsEnergy Management Solutions That Reduce Costs
Energy Management Solutions That Reduce CostsBuilding Engines
 
What conscience is not.ppt [autosaved]
What conscience is not.ppt [autosaved]What conscience is not.ppt [autosaved]
What conscience is not.ppt [autosaved]Ray Alvarez
 
Restauració i cloud computing by ignacio martínez
Restauració i cloud computing by ignacio martínezRestauració i cloud computing by ignacio martínez
Restauració i cloud computing by ignacio martínezIgnacio Martinez
 
Gestor de proyectos docent tic
Gestor de proyectos docent ticGestor de proyectos docent tic
Gestor de proyectos docent ticMargarita Cardenas
 
конкурс презентация (2)
конкурс презентация (2)конкурс презентация (2)
конкурс презентация (2)Demanessa
 
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"Olena Ursu
 
Praesentation motiV
Praesentation motiVPraesentation motiV
Praesentation motiVdreamdancer
 
неформальные молодёжные движения
неформальные молодёжные движениянеформальные молодёжные движения
неформальные молодёжные движенияDemanessa
 
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINE
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINETEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINE
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINEtutoradequintoa
 
Nutrition for Injury Prevention
Nutrition for Injury PreventionNutrition for Injury Prevention
Nutrition for Injury PreventionDrCate.com
 
Lhc 2 lopputulokset
Lhc 2 lopputuloksetLhc 2 lopputulokset
Lhc 2 lopputuloksethiihtocup
 
Constellation On-Premise Portfolio Guide
Constellation On-Premise Portfolio GuideConstellation On-Premise Portfolio Guide
Constellation On-Premise Portfolio GuideMajor Brands
 
Final evaluation.1
Final evaluation.1Final evaluation.1
Final evaluation.1harps123
 

Destaque (20)

Cluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random samplingCluster & multi satge random sampling
Cluster & multi satge random sampling
 
Cluster and multistage sampling
Cluster and multistage samplingCluster and multistage sampling
Cluster and multistage sampling
 
Metode pengambilan sampel (sampling)
Metode pengambilan sampel (sampling)Metode pengambilan sampel (sampling)
Metode pengambilan sampel (sampling)
 
Novotny eu review_july_2011
Novotny eu review_july_2011Novotny eu review_july_2011
Novotny eu review_july_2011
 
Energy Management Solutions That Reduce Costs
Energy Management Solutions That Reduce CostsEnergy Management Solutions That Reduce Costs
Energy Management Solutions That Reduce Costs
 
Blink
Blink Blink
Blink
 
What conscience is not.ppt [autosaved]
What conscience is not.ppt [autosaved]What conscience is not.ppt [autosaved]
What conscience is not.ppt [autosaved]
 
Restauració i cloud computing by ignacio martínez
Restauració i cloud computing by ignacio martínezRestauració i cloud computing by ignacio martínez
Restauració i cloud computing by ignacio martínez
 
Leyenda mamina
Leyenda maminaLeyenda mamina
Leyenda mamina
 
Sprint review
Sprint reviewSprint review
Sprint review
 
Gestor de proyectos docent tic
Gestor de proyectos docent ticGestor de proyectos docent tic
Gestor de proyectos docent tic
 
конкурс презентация (2)
конкурс презентация (2)конкурс презентация (2)
конкурс презентация (2)
 
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"
Презентація від компанії "Майкрософт. Україна"
 
Praesentation motiV
Praesentation motiVPraesentation motiV
Praesentation motiV
 
неформальные молодёжные движения
неформальные молодёжные движениянеформальные молодёжные движения
неформальные молодёжные движения
 
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINE
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINETEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINE
TEATRO SOBRE LA HISTORIA DEL CINE
 
Nutrition for Injury Prevention
Nutrition for Injury PreventionNutrition for Injury Prevention
Nutrition for Injury Prevention
 
Lhc 2 lopputulokset
Lhc 2 lopputuloksetLhc 2 lopputulokset
Lhc 2 lopputulokset
 
Constellation On-Premise Portfolio Guide
Constellation On-Premise Portfolio GuideConstellation On-Premise Portfolio Guide
Constellation On-Premise Portfolio Guide
 
Final evaluation.1
Final evaluation.1Final evaluation.1
Final evaluation.1
 

Semelhante a Sampling kelompok dua tingkat

Dasar Dasar Statistika
Dasar Dasar StatistikaDasar Dasar Statistika
Dasar Dasar Statistikaformatik
 
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptx
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptxRanum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptx
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptxmunaazkia
 
01 - Pengantar Statistika.pdf
01 - Pengantar Statistika.pdf01 - Pengantar Statistika.pdf
01 - Pengantar Statistika.pdfElvi Rahmi
 
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)RIANA PUTRI
 
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJAR
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJARSTATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJAR
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJARariefbudiman902449
 
1 pengantar statistika dasar
1 pengantar statistika dasar1 pengantar statistika dasar
1 pengantar statistika dasarAlwan Alfazari
 
Ppt1 uji hipotesis dua rata
Ppt1 uji hipotesis dua rataPpt1 uji hipotesis dua rata
Ppt1 uji hipotesis dua rataMahmud0808
 
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdfMiffJasenx
 
Tugas resume metode sampling
Tugas resume metode samplingTugas resume metode sampling
Tugas resume metode samplingFitri Jaejoong
 
METLIT Populasi, Sampel & Sampling
METLIT Populasi, Sampel & SamplingMETLIT Populasi, Sampel & Sampling
METLIT Populasi, Sampel & SamplingReza J
 
1 pengantar-statistika-dasar
1 pengantar-statistika-dasar1 pengantar-statistika-dasar
1 pengantar-statistika-dasarFathnur Sani
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptAhmadSyajili
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptashaby
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agusguest3651ae0
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agusguest3651ae0
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agusguest3651ae0
 
Statistika Ekonomi Modul 1.pptx
Statistika Ekonomi Modul 1.pptxStatistika Ekonomi Modul 1.pptx
Statistika Ekonomi Modul 1.pptxOnoOraDino
 
Materi 7 - Teknik Sampling.pdf
Materi 7 - Teknik Sampling.pdfMateri 7 - Teknik Sampling.pdf
Materi 7 - Teknik Sampling.pdfMahesaRioAditya
 

Semelhante a Sampling kelompok dua tingkat (20)

Dasar Dasar Statistika
Dasar Dasar StatistikaDasar Dasar Statistika
Dasar Dasar Statistika
 
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptx
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptxRanum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptx
Ranum Putri Salsabila PAI 3 C. Statistika Pendidikan.pptx
 
01 - Pengantar Statistika.pdf
01 - Pengantar Statistika.pdf01 - Pengantar Statistika.pdf
01 - Pengantar Statistika.pdf
 
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)Riana putri   17707251020 (review buku - analisis varians)
Riana putri 17707251020 (review buku - analisis varians)
 
Survey Cepat
Survey CepatSurvey Cepat
Survey Cepat
 
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJAR
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJARSTATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJAR
STATISTIKA DASAR UNTUK MAHASISWA S1 SELAMAT BELAJAR
 
Metode sampling
Metode sampling Metode sampling
Metode sampling
 
1 pengantar statistika dasar
1 pengantar statistika dasar1 pengantar statistika dasar
1 pengantar statistika dasar
 
Ppt1 uji hipotesis dua rata
Ppt1 uji hipotesis dua rataPpt1 uji hipotesis dua rata
Ppt1 uji hipotesis dua rata
 
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
4. PPT Materi Ajar Statistika (Ganjil 2019-2020).pdf
 
Tugas resume metode sampling
Tugas resume metode samplingTugas resume metode sampling
Tugas resume metode sampling
 
METLIT Populasi, Sampel & Sampling
METLIT Populasi, Sampel & SamplingMETLIT Populasi, Sampel & Sampling
METLIT Populasi, Sampel & Sampling
 
1 pengantar-statistika-dasar
1 pengantar-statistika-dasar1 pengantar-statistika-dasar
1 pengantar-statistika-dasar
 
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.pptStatistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
Statistik-Sosial-pada kelas Pertemuan-4.ppt
 
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .pptmateri Statistik Sosial dan analisis data .ppt
materi Statistik Sosial dan analisis data .ppt
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
Tugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya AgusTugas Anova Punya Agus
Tugas Anova Punya Agus
 
Statistika Ekonomi Modul 1.pptx
Statistika Ekonomi Modul 1.pptxStatistika Ekonomi Modul 1.pptx
Statistika Ekonomi Modul 1.pptx
 
Materi 7 - Teknik Sampling.pdf
Materi 7 - Teknik Sampling.pdfMateri 7 - Teknik Sampling.pdf
Materi 7 - Teknik Sampling.pdf
 

Último

Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINO
Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINOPresentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINO
Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINOssuser1cc42a
 
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )RifkiAbrar2
 
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...TitinSolikhah2
 
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...rofinaputri
 
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptMATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptAnggitBetaniaNugraha
 
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfDampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfssuser4743df
 
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdf
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdfe-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdf
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdfIAARD/Bogor, Indonesia
 
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docx
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docxPERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docx
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docxMuhammadSatarKusumaS
 
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbaiqtryz
 

Último (9)

Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINO
Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINOPresentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINO
Presentasi METABOLISME PROTEIN & ASAM-AMINO
 
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
 
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
 
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
 
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptMATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
 
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdfDampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
Dampak Bioteknologi di Bidang Pertanian.pdf
 
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdf
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdfe-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdf
e-Book Persepsi dan Adopsi-Rachmat Hendayana.pdf
 
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docx
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docxPERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docx
PERCOBAAN 3 Dissolved Oxygen-Kimia Lingkungan.docx
 
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
 

Sampling kelompok dua tingkat

  • 1. DESRI NOVIA NALISA (08027/2008) ROMY YUNIKA PUTRA (16077/2010) NENDY SEPTI ARNIVA (57528/2010) SISKA MULYA NINGSIH (57529/2010) PUTRI RAHMAYANI (57532/2010) INDRI SRI NOVITA SARI (57535/2010) RENO WARNI DIVA R. (58696 / 2010) FRISKA RUSADA (58700/2010) YULIA CITRA UTAMI (58722/2010) VIVI KARMILA (58727/2010)
  • 2. Apa itu sampling kelompok dua tingkat (SDKT) ?  Sampling kelompok dua tingkat (two stage cluster sampling) ialah sampling kelompok dimana setiap kelompok yang terpilih sebagai sampel, dipilih lagi sampel elemen dari masing-masing kelompok. Dengan demikian memang ada dua tingkat kegiatan yaitu : Pertama : memilih kelompok sebagai sampel Kedua : memilih elemen dari kelompok yang terpilih  Definisi : suatu sampel kelompok dua tingkat ialah sampel yang diperoleh dengan dua tingkat yaitu pertama memilih sampel kelompok secara acak dari populasi kelompok kemudian kedua memilih sampel elemen dari kelompok yang terpilih sebagai sampel.
  • 3. Contoh : Seorang ahli ekonomi bermaksud membuat perkiraan pengeluaran konsumsi penduduk suatu kota besar. Untuk maksud tersebut kota dibagi menjadi blok-blok bias juga menurut RT, kalau seandainya berdasarkan anggapan bahwa pengeluaran konsumse per rumah tangga dalam RT tak jauh berbeda (sama pegawai bank, sama pergawai negeri, sama pegawai swasta), maka lebih baik memilih banyak sampel RT, sebab dari RT ke RT pengeluaran konsumsi sangat berbeda dan memilih sampel rumah tangga dalam setiap RT, tidak terlalu banyak (sedikiti saja rumah tangga yang diteliti)
  • 4. CARA MEMPERKIRAKAN RATA-RATA DAN TOTAL Kita akan membuat perkiraan rata-rata (U), perkiraan jumlah/total (T), dan kesalahan samplingnya. N = banyaknya kelompok populasi n = banyaknya kelompok dalam sampel acak Mi = banyaknya seluruh elemen dalam kelompok i mi = banyaknya sampel elemen dalam kelompok I, yang dipilih secara acak
  • 5. Rumus : = banyaknya elemen dalam populasi = banyaknya elemen dalam sampel = rata-rata banyaknya elemen per kelompok dalam populasi = rata-rata banyaknya elemen per kelompok dalam sampel = nilai observasi ke-j dari kelompok ke-i = rata-rata perkiraan dari kelompok i
  • 6.
  • 7. Contoh soal A: (lihat buku J.Supranto halaman 271)
  • 8. PERKIRAAN RASIO UNTUK RATA-RATA Pemerkiraan , tergantung pada M = banyaknya seluruh elemen populasi. Apabila M tidak diketahui, perlu diperkirakan dengan data dari sampel. Kita peroleh pemerkira M dengan jalan mengalikan rata-rata banyaknya elemen per kelompok yaitu dengan banyaknya kelompok dalam populasi yaitu N. Apabila kita ganti M dengan pemerkiranya, kita peroleh suatu pemerkira rasio dengan symbol atau notasi , sebab baik pembilang maupun penyebut keduanya variabel acak.
  • 9.
  • 10. Contoh Soal B : (Lanjutan Soal A)
  • 11. CARA MEMPERKIRAKAN PROPORSI Untuk membuat perkiraan P= proporsi, kita bisa menggunakan rumus untuk U atau Ur , asalkan nilai Xij nol (=0) atau satu (1). Xij =1 kalau mengikuti/termasuk dalam kategori / kelas yang kita perhatikan, Xij=0 kalau tidak. Oleh karena biasanya M tak diketahui, kita pergunakan rumus untuk menghitung P, seperti rumus untuk Ur. Misalkan Pi=proporsi sampel elemen dari kelompok ke- I yang termasuk dalam kategori yang kita perhatikan.
  • 12.
  • 13. Contoh Soal C: (lanjutan soal A)