ABSTRAKPenaksir merupakan statistik dari sampel yang digunakan untuk menaksir parameter populasi. Salah satu kriteria penaksir yang baik adalah penaksir dengan presisi yang tinggi. Dalam teori sampling, auxiliary information sering digunakan untuk meningkatkan presisi penaksir. Auxiliary information yang tersedia dalam bentuk kualitatif disebut auxiliary attribute. Nursel Koyuncu memperkenalkan keluarga penaksir mean populasi yang dapat memanfaatkan auxiliary attribute beserta parameternya. Mean square error dari keluarga penaksir Nursel Koyuncu akan dirumuskan. Akan ditunjukkan jika penaksir mean populasi yang dibentuk dari keluarga penaksir Nursel Koyuncu lebih efisien dibandingkan mean sampel. Pembuktian teori ini akan didukung dengan contoh numerik dengan menggunakan data asli.

---

ABSTRACTEstimator is a statistic of the samples used to estimate population parameters. One of a good estimator criteria is the estimator has high precision. In sampling theory, auxiliary information often being used to improve the precision of the estimator. Auxiliary information which provided in qualitative form is called auxiliary attribute. Nursel Koyuncu was introducing family of mean population estimator that can utilize the auxiliary attribute and its parameters. The mean square error of the Nursel Koyuncu family estimator will be formulated. Will be indicated that the adjuster is formed from the Nursel Koyuncu rsquo s family of mean population estimator is more efficient than the sample mean. Proof of this theory would be supported by the numerical example using original data.