{"id":3141,"date":"2023-07-19T00:36:05","date_gmt":"2023-07-19T00:36:05","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/"},"modified":"2023-07-19T00:36:05","modified_gmt":"2023-07-19T00:36:05","slug":"menafsirkan-margin-kesalahan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/","title":{"rendered":"Bagaimana menafsirkan margin kesalahan: dengan contoh"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Dalam statistik, <strong>margin kesalahan<\/strong> digunakan untuk mengevaluasi ketepatan perkiraan proporsi populasi atau rata-rata populasi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami biasanya menggunakan margin kesalahan saat menghitung interval kepercayaan untuk <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/statistik-vs-parameter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">parameter populasi<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut menunjukkan cara menghitung dan menafsirkan margin kesalahan untuk proporsi populasi dan rata-rata populasi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh 1: Menafsirkan margin of error untuk proporsi populasi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami menggunakan rumus berikut untuk menghitung interval kepercayaan untuk proporsi populasi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = p<\/strong> <strong>+\/- z*(\u221a <span style=\"text-decoration: overline;\">p(1-p) \/ n<\/span> )<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> proporsi sampel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>z:<\/strong> nilai z yang dipilih<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> ukuran sampel<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bagian persamaan yang muncul setelah tanda +\/- mewakili margin kesalahan:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Margin kesalahan = z*(\u221a <span style=\"text-decoration: overline;\">p(1-p) \/ n<\/span> )<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita ingin memperkirakan proporsi penduduk di suatu daerah yang mendukung undang-undang tertentu. Kami memilih sampel acak sebanyak 100 warga dan menanyakan posisi mereka terhadap hukum.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Berikut hasilnya:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ukuran sampel <strong>n = 100<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Proporsi yang mendukung hukum <strong>p = 0,56<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita ingin menghitung interval kepercayaan 95% untuk proporsi sebenarnya penduduk daerah yang mendukung hukum.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menggunakan rumus di atas, kami menghitung margin of error sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = z*(\u221a <span style=\"text-decoration: overline;\">p(1-p) \/ n<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = 1,96*(\u221a <span style=\"text-decoration: overline;\">.56(1-.56) \/ 100<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = 0,0973<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selanjutnya kita dapat menghitung interval kepercayaan 95% sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = p<\/strong> <strong>+\/- z*(\u221a <span style=\"text-decoration: overline;\">p(1-p) \/ n<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = 0,56<\/strong> <strong>+\/- 0,0973<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = [0,4627, 0,6573]<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan 95% untuk proporsi penduduk kabupaten yang mendukung undang-undang tersebut ternyata adalah <strong>[0,4627, 0,6573]<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya, kami yakin 95% bahwa sebenarnya proporsi warga yang mendukung undang-undang tersebut berkisar antara 46,27% hingga 65,73%.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Proporsi sampel penduduk yang mendukung undang-undang tersebut adalah 56%, namun dengan mengurangkan dan menambahkan margin kesalahan pada proporsi sampel ini, kita dapat membangun interval kepercayaan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan ini mewakili rentang nilai yang kemungkinan besar memuat proporsi sebenarnya dari penduduk daerah yang mendukung undang-undang tersebut.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh 2: Menafsirkan margin kesalahan rata-rata populasi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami menggunakan rumus berikut untuk menghitung interval kepercayaan untuk rata-rata populasi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> +\/- z*(s\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">n<\/span> )<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> :<\/strong> mean sampel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>z :<\/strong> nilai kritis z<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s:<\/strong> deviasi standar sampel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> ukuran sampel<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bagian persamaan yang muncul setelah tanda +\/- mewakili margin kesalahan:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Margin kesalahan = z*(s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita ingin memperkirakan berat rata-rata suatu populasi lumba-lumba. Kami mengumpulkan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/metode-pengambilan-sampel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">sampel lumba-lumba secara acak<\/a> dengan informasi berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ukuran sampel <strong>n = 40<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Rata-rata berat sampel <strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> = 300<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Simpangan baku sampel <strong>s = 18,5<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menggunakan rumus di atas, kami menghitung margin of error sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = z*(s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = 1,96*(18,5\/ <span style=\"text-decoration: overline;\">\u221a40<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Margin kesalahan = 5,733<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selanjutnya kita dapat menghitung interval kepercayaan 95% sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> +\/- z*(s\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">n<\/span> )<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan = 300 +\/- 5,733<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interval kepercayaan =[294.267, 305.733]<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan 95% untuk berat rata-rata lumba-lumba dalam populasi ini adalah <strong>[294.267, 305.733]<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya, kami yakin 95% bahwa berat rata-rata sebenarnya lumba-lumba dalam populasi ini adalah antara 294.267 pon hingga 305.733 pon.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Berat rata-rata lumba-lumba dalam sampel adalah 300 pon, namun dengan mengurangkan dan menambahkan margin kesalahan pada sampel ini, kita dapat membangun interval kepercayaan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interval kepercayaan ini mewakili rentang nilai yang kemungkinan besar memuat rata-rata berat sebenarnya lumba-lumba dalam populasi ini.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang margin kesalahan:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/margin-of-error-vs-standard-error-apa-bedanya\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Margin of error versus standard error: apa bedanya?<\/a><br \/> Bagaimana menemukan margin kesalahan di excel<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/margin-kesalahan-ti-84\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara Menemukan Margin of Error pada Kalkulator TI-84<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dalam statistik, margin kesalahan digunakan untuk mengevaluasi ketepatan perkiraan proporsi populasi atau rata-rata populasi. Kami biasanya menggunakan margin kesalahan saat menghitung interval kepercayaan untuk parameter populasi . Contoh berikut menunjukkan cara menghitung dan menafsirkan margin kesalahan untuk proporsi populasi dan rata-rata populasi. Contoh 1: Menafsirkan margin of error untuk proporsi populasi Kami menggunakan rumus berikut [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-19T00:36:05+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/\",\"name\":\"Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-19T00:36:05+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-19T00:36:05+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Bagaimana menafsirkan margin kesalahan: dengan contoh\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi","description":"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi","og_description":"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-19T00:36:05+00:00","author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/","name":"Cara Menafsirkan Margin Kesalahan (dengan Contoh) - Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-19T00:36:05+00:00","dateModified":"2023-07-19T00:36:05+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini menjelaskan cara menginterpretasikan margin of error, dengan beberapa contoh.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/menafsirkan-margin-kesalahan\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Bagaimana menafsirkan margin kesalahan: dengan contoh"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3141"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3141"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3141\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}