Estimasi

Assalamaulaikum wr. wb.
Kali ini saya akan sedikit vberbagi tentang salah satu ilmu bagian dari ilmu Statistika Industri yaitu Teori Estimasi. Estimasi ini memiliki peran yang sangat penting untuk menduga terkait parameter populasi yang diteliti melalui tahap analisis pada proses distribusi sampling.

ESTIMASI merupakan sebuah proses menaksir nilai sebuah parameter berdaarkan informasi yang diperoleh dari sebuah sampel.

Misalnya hasil suatu survey seperti berikut:

1. Rataan pengeluaran pulsa per bulan mahasiswa di bandung pada tahun 2015 sebesar RP. 50.345.

2. Lima Belas persen profesi orang ua mahasiswa di Tel U adalah PNS.

3. Rataan harga mobil bekas 1500 cc tahun 2010 antara 120 juta - 200 juta.

Nilai nilai ini mendeskripsikan suatu populasi yang berukuran besar yang hanyalah suat taksiran terhadap parameter  sebenarnya yang didapat dari data sampling.

3. Sifat Estimator

1. Akurat / Unbias Estimator

Dikatakan akurat jika statistik sampel sama degan parameter populasi

2. Presisi

Estimator dikatakan presisi jika Unbias Estimator memliki variansi terkecil

3. Consistent Estimator

Estimator dikatakan konsisten jika Unbias Estimator yang mendekati nilai yang sebenarnya sejalan dengan bertambahnya ukuran sampel.

Dalam mengukur tingkat konsistensi dari suatu sampel adalah dengan semakin banyaknya ukuran sampel akan berpengaruh pada semakin sedikitnya variansi. Dengan nilai variansi yang kecil akan  menciptakan unbias estimator yang lebih baik,

ISTILAH DALAM ESTIMASI

1. Internal Estimate : Rentang nilai suatu statistik yang digunakan untuk menaksir suatu parameter.

2. Confidence Interval : Kemungkinan estimasi interval akan mengandung parameter yang berasal dari pemilihan dari sejumlah sampel yang besar.

3. Confidence Level : Suatu nilai kepercayaan yang ekivalen dengan nilai desimal (1-a) atau persentasi (1-1)100%

4. Level Of Significants : Sebagai nilai dari tingkat kesalahan / taraf nyata yang dapat dikatakan sebagai kemungkinan nilai suatu estimasi paramater berada diluar batas kiri atau kanan a/2.

Dengan melakukan estimasi ini, tentung sebelumnya kita sudah melakukan pengolahan data sampel dengan teknik sampling, distribusi sampling dan pengolahan lainnya. Dengan dasar itu dilakukan sebuah estimasi atau pendugaan terhadap parameter populasi. Disinilah dasar dari statistika inferensi yang digunakan untuk menarik sebuah kesimpulan dengan generalisasi dari hasil olah data sampel. 

Tentunya pada tahp estimasi ini, kita perlu memperhatikan sifat sifat estimator yang baik seperti yang dijelaskan diatas yaitu akurat, presisi dan konsisten agar dugaan yang dibuat (estimasi) lebih baik dan kesimpulan menjadi lebih valid.

Demikian penjelasan singkat dari saya terkait estimasi. Jika da pertanyaan, silahkan tinggalkan komentar. Terima Kasih.