PENDUGAAN
PARAMETER
Pendugaan
Proses yang menggunakan sampel statistik untuk menduga/ menaksir
hubungan parameter populasi yg tidak diketahui
Penduga : suatu statistik yg digunakan untuk menduga suatu parameter
Estimasi: Pengukuran terhadap nilai parameternya (populasi) dari data sampel yang diketahui
Ciri-ciri Penduga Yg Baik
1. Tidak Bias (Unbiased) : apabila nilai penduga sama dengan nilai yg diduganya
2. Efisien : apabila penduga memiliki varians yg kecil
3. Konsisten :
a. Jk ukuran sampel semakin bertambah mk penduga akan mendekati parameternya
b. Jk ukuran sampel bertambah tak berhingga mk distribusi sampling penduga akan mengecil mjd tegak lurus di atas parameter yg
sebenarnya dgn probabilitas sama dgn satu
Jenis-jenis pendugaan berdasarkan cara penyajiannya
1. Pendugaan tunggal
Pendugaan yg hanya mempunyai atau menyebutkan satu nilai. Tidak memberikan selisih atau jarak antara nilai penduga dengan nilai sebenarnya (parameter)
2. Pendugaan interval
Pendugaan yg memp dua nilai sbg pembatasan/ daerah pembatasan
Digunakan tingkat keyakinan thd daerah yg nilai sebenarnya/ parameternya akan berada.
Nilai (1-α) disebut koefisien kepercayaan Selang kepercayaan : (1-α) x 100%
2 2 ˆ
( ) ; ( ) ; ( )
E µ = x E σ = S E p = p
Jenis-jenis pendugaan berdasarkan parameternya
Pendugaan rata-rata
Pendugaan proporsi
Pendugaan varians
Pendugaan interval untuk rata-rata
1. Untuk sampel besar (n > 30)
a. Utk populasi tdk terbatas/ populasi terbatas yg pengambilan sampelnya dgn pengembalian dan σ diketahui
Z n n X
Z
X σ µ σ
α
α /2. < < + / 2.
−
Penaksiran rata-rata sampel adalah menentukan interval nilai rata-rata sampel yang dapat memuat parameter rata-rata populasi, jika dipakai distribusi probabilitas normal, confedence interval untuk rata- rata ditentukan.
Didapat dua batas kepercayaan
1 / 2 2 / 2
ˆ x z dan ˆ x z
n n
α α
σ σ
θ = − θ = +
z zα/2 -zα/2 0
α/2 α/2 1‒α/
2
Contoh: Rata-rata IP sampel acak 36 mahasiswa tingkat S-1 adalah 2.6. Hitung selang kepercayaan 95% dan 99% untuk rata-rata IP semua mahasiswa S-1! Anggap bahwa standar deviasi populasinya 0.3.
Solusi:
Diketahui x-bar = 2.6; σ = 0.3; z0.025 = 1.96; z0.005 = 2.575
• Selang kepercayaan 95% untuk rata-rata IP semua mahasiswa S-I:
• Interpretasi: Dapat dipercaya sebesar 95% bahwa rata- rata IP semua mahasiswa S-1 antara 2.50 hingga 2.70
( ) 0.3 ( ) 0.3
2.6 1.96 2.6 1.96
36 36
2.50 2.70
µ µ
− < < +
< <
Selang kepercayaan 99% untuk rata-rata IP semua mahasiswa S-I:
Interpretasi: Dengan tingkat kesalahan 1%, dapat dinyatakan bahwa rata-rata IP semua mahasiswa S-1 antara 2.47 hingga 2.73.
--00--
Perhatikan:
( ) 0.3 ( ) 0.3
2.6 2.575 2.6 2.575
36 36
2.47 2.73
µ µ
− < < +
< <
x z / 2 α n
− σ x z / 2
α n + σ
x µ
galat
b. Untuk populasi terbatas, pengambilan sampel tanpa pengembalian dan σ
diketahui atau n/N > 5%
. 1 1 .
.
.
/22
/
−
+ −
<
− <
− −
N
n N
Z n N X
n N
Z n
X σ µ σ
α α
2. Untuk sampel kecil (n ≤ 30)
n t s
n X t s
X − α / 2 . < µ < + α / 2 .
) 1 (
) (
1
2 2
− −
=
∑
−∑
n n
X n
s X
SOAL
Sebuah perusahaan ingin mengestimasi rata-rata waktu yang diperlukan oleh sebuah mesin yang digunakan untuk memproduksi satu jenis kain. Diambil
secara acak 36 pis kain, waktu rata-rata yang diperlukan untuk memproduksi 1 pis kain adalah 15 menit. Jika diasumsikan
standar deviasi populasi 3 menit, tentukan estimasi interval rata-rata dengan tingkat confidence (tingkat kepercayaan) 95% ?
JAWABAN
X (Rata-rata) = 15 menit n = 36
Simpangan Baku = 3
Nilai standar Deviasi = = 3 : √36 = 0.5 Tingkat Kepercayaan 95%, dari tabel distribusi normal diperoleh Ztabel = 1.96
14.02 < µ < 15.98
n
σ
Contoh
2. Lima karyawan PT TELITI dipilih secara acak, kemudian diukur beratnya. Datanya adalah 62, 67, 70, 65 dan 60 kg. Buatlah pendugaan interval rata-ratanya dgn
tingkat keyakinan 99%
Pendugaan Interval Untuk Proporsi
1. Untuk sampel besar (n > 30)
a. Untuk populasi tidak terbatas
b. Untuk populasi terbatas dan
pengambilan sampel tanpa pengembalian
n p Z p
p n P
p Z p
p − α / 2. (1− ) < < + α / 2. (1− )
1 )
. 1(
1 )
. 1( /2
2
/ −
− + −
<
− <
−
− −
N n N n
p Z p
p N P
n N n
p Z p
p α α
Konsep Dasar Estimasi Interval Mean Populasi
1. Distribusi Sampling
2. Pertimbangan Lebar Interval
3. Tingkat Kepercayaanx
x x x z
z
x − σ < µ < + σ
Tingkat
Kepercayaan Skor Z Bentuk umum estimate interval
90 % 1,645
95 % 1,960
99 % 2,575
x x
x x
x− ,1645σ < µ < + ,1645σ
x x
x x
x− ,1960σ < µ < + ,1960σ
x x
x x
x−2,575σ < µ < +2,575σ
: error standar dari mean
σ x
μx : Mean populasi
Z : nilai skor z yg ditentukan dg probabilitas estimate interval
Contoh
Sebuah peti kemas diperiksa untuk menaksir persentase barang rusak.
Untuk keperluan tersebut, diambil 60 buah barang yang ada dalam peti dan diperoleh 9 buah rusak. Dugalah
persentase barang yang rusak.
Digunakan interval keyakinan 99 persen
n = 60 X = 9
p = 9:60 = 0.15 1- α = 99%
α = 1% = 0.01
Zα/2 = Z0.005 = 2.575
2. Untuk sampel kecil (n ≤ 30)
n p t p
p n P
p t p
p /2. (1 ) /2. (1− ) +
<
− <
− α α
Sebuah Sampel sebanyak 25 buah apel, 8
diantaranya apel kualitas rusak. Dengan interval keyakinan 95%, tentukan proporsi apel yang
rusak ?
Contoh kasus
1. Sebuah perusahaan memproduksi baut, menggunakan mesin otomatis dengan
diameter menyebar mengikuti distribusi normal yang standar deviasinya
(populasi) 0,02 milimeter. Diambil sampel acak empat buah baut untuk
suatu pemeriksaan, ternyata rata-rata diameternya sebesar 24,98mm. Buatlah selang kepercayaan dengan tingkat
kepercayaan 98 persen bagi rata-rata baut.
2. Lima karyawan PT TELITI dipilih secara acak, kemudian diukur beratnya. Datanya adalah 62, 67, 70, 65 dan 60 kg. Buatlah pendugaan interval rata-ratanya dgn
tingkat keyakinan 99%
3. Dari sampel random 400 orang yg makan siang di restoran NIKMAT selama
beberapa hari Sabtu, diperoleh data 125 org yg menyukai makanan tradisional.
Tentukan pendugaan interval bagi proporsi sebenarnya, orang yg menyukai makanan
tradisional utk makan siangnya pd hari Sabtu di restoran tersebut dgn
menggunakan interval keyakinan 98%
Pendugaan interval beda dua rata-rata
Bila ada 2 populasi masing-masing dengan rata- rata μ1 dan μ2, varians σ12 dan σ22, maka estimasi dari selisih μ1 dan μ2 adalah
1 2. x x−
Sehingga,
(
1 2) (
1 2)
2 2
1 2
1 2
Z x x
n n
µ µ
σ σ
− − −
= +
Pendugaan interval beda dua rata-rata
1. Utk sampel besar dan
σ
1 danσ
2diketahui
2 1 2
1
( ) ( ) .
. )
( X
1− X
2− Z
α 2/σ
X −X< µ
1− µ
2< X
1− X
2+ Z
α 2/σ
X −X2 22
1 12
2
1 x n n
x
σ σ − = σ +
Contoh Soal
Diketahui nilai ujian kimia yang
diberikan pada 50 siswa putri dan 75 siswa putra mempunyai rata-rata
secara berurutan adalah 76 dan 86.
Cari selang kepercayaan 96% untuk selisih μ1‒μ2. ! Anggap standar deviasi populasi untuk masing-masing putra dan putri adalah 8 dan 6.
Misal:
x-bar1 = 86 adl rata-rata nilai siswa putra, n1 = 75 dan σ1 = 8.
x-bar2 = 76 adl rata-rata nilai siswa putri, n2 = 50 dan σ2 = 6.
α = 0.04 → z0.02 = 2.05
Selang kepercayaan 96% bagi selisih rata-rata nilai siswa putra dengan siswa putri adalah
( ) ( )
( ) ( )
2 2
1 2
2 2
1 2
8 6
86 76 2.05
75 50
8 6
86 76 2.05
75 50
3.43 8.57
µ µ
µ µ
− − + < − <
− + +
< − <
Interpretasi:
1. Dapat dipercaya 96% bahwa selisih rata- rata nilai ujian kimia semua siswa putra dengan siswa putri berkisar antara 3.43 hingga 8.57.
2. Dengan tingkat signifikansi 4%, rata-rata nilai ujian kimia semua siswa putra lebih tinggi antara 3.43 hingga 8.57 dari nilai ujian kimia semua siswa putri.
3. Dll.
2.
Utk sampel kecil dan tidakdiketahui; Selang kepercayaan (1-α)100%
untuk μ1‒μ2 ; dimana σ12 = σ22 , σ12 dan σ22 tidak diketahui:
22
12 σ
σ dan
2 1 2
1
( ) ( ) .
. )
( X
1− X
2− t
α /2s
X −X< µ
1− µ
2< X
1− X
2+ t
α /2s
X −X
+
− +
− +
= −
− 1 2 1 2
22 2 2
1
1 1 1
2 ) 1 (
) 1 (
2
1 n n n n
s n
s sX X n
1 1 1 1
1
1 2 1
12
12 ( 1)
) (
1 n
X X n dan
n
X n
S
∑
X∑
=∑
− −
= −
2 2 2
2 2
2 2 2
22
22 ( 1)
) (
1 n
X X n dan
n
X n
S ∑ X ∑ = ∑
− −
= −
Contoh
Suatu sampel random sebanyak 12 buah, dari jenis produk yang dihasilkan oleh suatu
perusahaan mempunyai berat rata-rata 3.11 gr dengan standar deviasi 0.771 gr. Sedangkan sampel yang lain dari jenis produk yang
dihasilkan perusahaan lainnya berjumlah 15 buah dengan berat rata-rata 2.04 grdan standar
deviasi 0.448. Distribusi berat produk
diasumsikan berdistribusi normal, estimasilah perbedaan rata-rata tersebut dengan tingkat kepercayaan 90 persen.
Misal:
x-bar1 = 3.11 adl rata-rata 1, n1 = 12, S1 = 0.771.
x-bar2 = 2.04 adl rata-rata 2, n2 = 10, S2 = 0.448.
Diasumsikan varians sama, maka
α = 0.1 → t0.05db=12+10-2 = t0.05db=20 = 1.725
Jadi, selang kepercayaan 90% untuk selisih rata-rata antara dua produk adalah
(12 1 0.771)( ) (2 10 1 0.448)( )2
0.646 12 10 2
Sp − + −
= =
+ −
( ) ( )( )
( ) ( )( )
1 2
1 2
1 1
3.11 2.04 1.725 0.646
12 10
1 1
3.11 2.04 1.725 0.646
12 10
0.593 1.547
µ µ
µ µ
− − + < − <
− + +
< − <
Selang kepercayaan (1-α)100%
untuk μ1‒μ2 ; dimana σ12 ≠ σ22 , σ12 dan σ22 tidak diketahui:
dengan,
(
1 2)
/ 2 12 22 1 2(
1 2)
/ 2 12 221 2 1 2
db v S S db v S S
x x t x x t
n n n n
α = µ µ α =
− − + < − < − + +
( ) ( )
2 2 2
1 2
1 2
2 2
2 2
1 2
1 2
1 1 2 1
S S n n
v S S
n n
n n
+
=
+
− −
Dalam sebuah penelitian kadar kimia-Ortofosfor, a5 sampel dikumpulkan dari stasion 1 dan 12
sampel diukur dari stasion 2. ke 15 sampel dari stasion 1 mempunyai rata-rata kadar ortofosfor 3.84 mg/l dan standar deviasi 3.07 mg/l,
sedangkan 12 sampel dari stasion 2 mempunyai rata-rata kadar 1.49 mg/l dengan standar deviasi 0.80 mg/l. Cari selang kepercayaan 95% untuk selisih rata-rata kadar ortofosfor sesungguhnya pada kedua stasion tersebut, anggap bahwa
pengamatan berasal dari populasi normal dengan varians yang berbeda!
SOAL
Misal:
x-bar1 = 3.84 adl rata-rata kadar ortofosfor stasion 1, n1 = 15, S1 = 3.07.
x-bar2 = 1.49 adl rata-rata kadar ortofosfor stasion 2, n2 = 12, S2 = 0.80.
Diasumsikan varians berbeda, maka
α = 0.05 → t0.025db= v = t0.025db=16 = 2.120
Jadi, selang kepercayaan 95% untuk selisih rata-rata kadar ortofosfor di stasion1 dengan stasion2 adalah
( ) ( )
2 2 2
2 2
2 2
3.07 0.80
15 12 16.3 16
3.07 0.80
15 12
15 1 12 1
v
+
= = ≈
− + −
( ) ( ) 2 2 1 2 ( ) ( ) 2 2
1 2
3.07 0.80 3.07 0.80
3.84 1.49 2.120 3.84 1.49 2.120
15 12 15 12
0.60 4.10 µ µ
µ µ
− − + < − < − + +
< − <
Pendugaan interval beda dua proporsi
) (
2 / 2
1 2
1 )
( 2 / 2
1
) .
1 2( ) ( ) .
1 2( p − p − Z
αs
p −p< p − p < p − p + Z
αs
p −p2 2 2
1 1 2 1
1
) 1
( )
1 (
n p p
n p
SP P p −
− +
− =
Contoh: Suatu perubahan dalam cara pembuatan suku cadang sedang
direncanakan. Sampel diambil dari cara lama maupun yang baru untuk melihat apakah cara baru tersebut memberikan
perbaiikan. Bila 75 dari 1500 suku cadang yang berasal dari cara lama ternyata cacat.
Dan 80 dari 2000 yang berasal dari cara baru ternyata cacat. Carilah selang
kepercayaan 90% untuk selisih
sesungguhnya proporsi yang baik dalam kedua cara tersebut!
Estimasi Varians Populasi
Sangat diperlukan untuk mengetahui sejauh mana sebaran nilai parameter sehingga dapat dijadikan untuk
mengambil langkah-langkah dalam mengendalikannya.
Misalnya: yang berkaitan dg suatu
tingkat kualitas produk, diinginkan agar bukan hanya rata-rata nilai
parameternya yg memenuhi suatu
persyaratan tetapi juga konsistensi dari nilai tersebut harus bisa terjamin.
Estimasi Varians Populasi
Estimasi interval varians populasi beebentuk:
Dimana:
= nilai kritis yg tergantung tingkat kepercayaan dan derajat kebebasan
α = 1 – tingkat kepercayaan (sering disebut chance of error)
v = derajat kebebasan (df) = n – 1
NB : untuk menghitung diperlukan tabel distribusi
2 /2, 1
2 2 2/2,
2
x v v
vs vs
α
α χ
χ
σ
−
<
<
χ2 2/ v2,
χα
χ 2
contoh
Suatu mesin pengisi gandum ke dalam kemasan dirancang untuk bekerja
mengisi gandum ke dalam kotak rata-
rata sebanyak 25 kg. Suatu pemeriksaan terhadap 15 kotak menunjukkan bahwa deviasi standard pengisian gandum itu adalah 0,0894 kg.
Estimasikan deviasi standard populasi dg tingkat kepercayaan 95% !
jawab
2.975,14 0
2 2.025,14
0
) 008 ,
0 ( 14 )
008 ,
0 ( 14
χ χ <
σ
x <χ2
63 , 5
) 008 ,
0 ( 14 1,
26
) 008 ,
0 (
14 <
σ
2x <0199 ,
0 0043
,
0 <
σ
2x <141 ,
0 066
,
0 <
σ
x <Contoh kasus
1. Dua jenis tambang ingin dibandingkan kekuatannya. Untuk itu, 50 potong
tambang dr setiap jenis diuji dlm kondisi yg sama. Jenis A memiliki kekuatan rata- rata 87,2 kg dgn simpangan baku 6,3 kg, sedangkan jenis B memiliki kekuatan
rata-rata 78,3 kg dgn simpangan baku 5,6 kg. Buatlah pendugaan interval beda dua rata-rata dgn interval keyakinan
94%
2. Suatu sampel random sebanyak 300 org dewasa dan 400 remaja yg pernah
menyaksikan sebuah acara di RCTI diketahui bahwa 125 org dewasa dan 250 remaja menyatakan suka pd acara
tsb. Berapa beda proporsi dr seluruh org dewasa dan remaja yg menyukai acara
tsb bl digunakan tingkat keyakinan 90%
3. Data berikut berupa masa putar film yg diproduksi dua perusahaan film
Masa Putar (menit) Perusahaan I 103 94 110 87 98
Perusahaan II 97 82 123 92 175 88 118
Buatlah pendugaan interval bagi beda dua rata-rata masa putar film-film yg
diproduksi oleh dua perusahaan tsb dgn menggunakan interval keyakinan 98%