Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

 Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi  Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau penolakan suatu.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: " Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi  Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau penolakan suatu."— Transcript presentasi:

1

2  Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi  Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau penolakan suatu hipotesis Penerimaan suatu hipotesis terjadi karena TIDAK CUKUP BUKTI untuk MENOLAK hipotesis tersebut dan BUKAN karena HIPOTESIS ITU BENAR Penolakan suatu hipotesis terjadi karena TIDAK CUKUP BUKTI untuk MENERIMA hipotesis tersebut dan BUKAN karena HIPOTESIS ITU SALAH.

3  Pak Budi, seorang system analis memperbaiki sistem pembebanan biaya di perusahaan tempatnya bekerja. Ia berpendapat setelah perbaikan sistem pembebanan biaya pada produk maka rata-rata harga produk turun. Bagaimana ia menyusun hipotesis awal penelitiannya? › Hipotesis Awal yang diharap akan ditolak disebut : Hipotesis Nol (H 0 ) › Penolakan H 0 membawa kita pada penerimaan Hipotesis Alternatif (H 1 ) › Nilai Hipotesis Nol (H 0 ) harus menyatakan dengan pasti nilai parameter. › H 0  ditulis dalam bentuk persamaan › Sedangkan Nilai Hipotesis Alternatif (H 1 ) dapat memiliki beberapa kemungkinan. › H 1  ditulis dalam bentuk pertidaksamaan ( ; ≠)

4  Sebelum tahun 1990, pendaftaran mahasiswa Universtas Narotama dilakukan secara manual. Pada tahun 1998, Universitas Narotama memperkenalkan sistem pendaftaran "ON-LINE". Pada sistem lama, rata-rata waktu pendaftaran adalah 50 menit Akan Diuji pendapat Staf Univ tsb tersebut, maka Hipotesis awal dan Alternatif yang dapat dibuat : › H0 : µ = 50 menit (sistem baru & sistem lama tidak berbeda) › H1: µ ≠ 50 menit (sistem baru tidak sama dg sistem lama) atau › H0 : µ = 50 menit (sistem baru sama dengan sistem lama) › H1: µ < 50 menit ( sistem baru lebih cepat)

5  Galat Jenis 1  Penolakan Hipotesis Nol (H 0 ) yang benar Galat Jenis 1 dinotasikan sebagai   juga disebut taraf nyata uji  Galat Jenis 2 Penerimaan Hipotesis Nol (H 0 ) yang salah Galat Jenis 2 dinotasikan sebagai β

6  Uji Satu Arah  Uji Dua Arah

7  Pengajuan H 0 dan H 1 dalam uji satu arah adalah sebagai berikut: H 0 : Persamaan menggunakan tanda = H 1 : Persamaan menggunakan tanda lebih besar (>) atau lebih kecil (<)  Nilai  tidak dibagi dua, karena seluruh  diletakkan hanya di salah satu sisi selang, misalkan: H 0 : µ = µ 0  disebut wilayah kritis H 1 : µ < µ 0  disebut wilayah kritis Wilayah kritis : Z < -Z  atau t < -t (db;  )

8 Wilayah terarsir -Z  atau -t (db;  ) Z  atau t (db;  ) daerah terarsir  daerah penolakan hipotesis daerah tak terarsir  daerah penerimaan hipotesis

9  Pengajuan H 0 dan H 1 dalam uji dua arah adalah sebagai berikut: H 0 : Persamaan menggunakan tanda = H 1 : Persamaan menggunakan tanda ≠  Nilai  dibagi dua, karena  diletakkan di kedua sisi selang, misalkan: H 0 : µ = µ 0  disebut wilayah kritis H 1 : µ ≠ µ 0  disebut wilayah kritis Wilayah kritis : Z < -Z  /2 dan Z < Z  /2 atau t < -t (db;  /2 ) dan t < t (db;  /2 )

10 Wilayah terarsir -Z  /2 atau -t (db;  /2) Z  /2 atau t (db;  /2) daerah terarsir  daerah penolakan hipotesis daerah tak terarsir  daerah penerimaan hipotesis

11 H0H0 Nilai Uji Statistik H1H1 Wilayah Kritis contoh besar n ≥30 σ dapat diganti dengan s dan contoh kecil n <30 dan db = n-1

12 H0H0 Nilai Uji Statistik H1H1 Wilayah Kritis Contoh besar n 1 ≥30 n 2 ≥30 Jika dan tidak diketahui gunakan dan contoh kecil n 1 <30 n 2 <30 dan db = n 1 + n 2 -2

13  Dari 100 nasabah bank rata-rata melakukan penarikan $495 per bulan melalui ATM, dengan simpangan baku = $45. Dengan taraf nyata 1%, ujilah : a) apakah rata-rata nasabah menarik melalui ATM kurang dari $500 per bulan ? b) apakah rata-rata nasabah menarik melalui ATM tidak sama dengan $500 per bulan ? (Uji 2 arah,  /2 = 0.5%, statistik uji=z)

14  Diketahui: x = 495s = 45 n=100 µ 0 = 500  =1%  a)1.H 0 :  = 500 H 1 :  < 500 2* statistik uji : z  karena contoh besar 3*arah pengujian : 1 arah 4*Taraf Nyata Pengujian =  = 1% = Titik kritis  z < -z 0.01  z < Statistik Hitung =……………=……=-1.11…………………………….

15 7. Kesimpulan :  z hitung = ada di daerah penerimaan  H 0 diterima, rata-rata pengambilan uang di ATM masih = $ 500 JAWABAN b?

16  Seorang job-specialist menguji 25 karyawan dan mendapatkan bahwa rata-rata penguasaan pekerjaan kesekretarisan adalah 22 bulan dengan simpangan baku = 4 bulan. Dengan taraf nyata 5%, ujilah : a) Apakah rata-rata penguasaan kerja kesekretarisan lebih dari 20 bulan? b) Apakah rata-rata penguasaan kerja kesekretarisan tidak sama dengan 20 bulan?

17  Diketahui: x = 22s = 4 n=25 µ 0 = 20  =5%  b)1.H 0 :  = 20 H 1 :  ≠ 500 2* statistik uji : t  karena contoh kecil 3*arah pengujian : 2 arah 4*Taraf Nyata Pengujian =  = 5% = 0.05  /2 = 2.5% = Titik kritis db = n-1 = 25-1 = 24 Titik kritis  dan t t (24; 2.5%)  t > 2.064

18 6.Statistik Hitung 7. Kesimpulan t hitung = -2.5 ada di daerah penolakan H 0 H 0 ditolak, H 1 diterima, Rata-rata penguasaan pekerjaan kesekretarisan  20 bulan =……………=……= 2.5………..…………………….

19  Berikut adalah data nilai prestasi kerja karyawan yang mendapat training dengan yang tidak mendapat training.  Dengan taraf nyata 5 % ujilah : a.Apakah perbedaan rata-rata nilai prestasi kerja > 0? b.Apakah ada perbedaan rata-rata prestasi kerja  0? DGN TRAININGTANPA TRAINING rata-rata nilai prestasi = 300 = 302 ragam = 4 = 4.5 ukuran sampel = 40 = 30

20  Rumus Nilai Uji Statistik  Contoh: Suatu obat penenang ketegangan syaraf diduga hanya 60% efektif. Hasil percobaan dengan obat baru terhadap 100 orang dewasa penderita ketegangan syaraf, yang diambil secara acak, menunjukkan bahwa obat baru itu 70% efektif. Apakah ini merupakan bukti yang cukup untuk menyimpulkan bahwa obat baru itu lebih baik dari pada yang beredar sekarang?gunakan taraf nyata 0.05

21  H 0 : p = 0.6  H 0 : p > 0.6   =0.05  Wilayah kritis z >  Kesimpulan Tolak H 0, obat baru tersebut memang lebih manjur

22  Rumus Nilai Uji Statistik

23  Contoh : Suatu pemungutan suara hendak dilakukan di antara penduduk suatu kota dan sekitarnya untuk mengetahui pendapat mereka mengenai rencana pendirian sebuah gedung pertemuan serba guna. Lokasi gedung yang akan dibangun itu di dalam kota, sehingga penduduk yang tinggal di sekitar kota itu, merasa bahwa rencana itu akan lolos karena besarnya proporsi penduduk kota yang menyetujuinnya. Untuk mengetahui apakah ada selisih yang nyata antara proposri penduduk kota dan penduduk sekitar kota itu yang menyetuji rencana tersebut, diambil suatu contoh acak. Bila diantara 120 dari 200 penduduk kota dan 240 diantara 500 penduduk sekitar kota menyetuji rencana tsb, apakah anda setuju bila dikatakan bahwa proporsi penduduk kota yang menyetujui rencana tersebut lebih tinggi dari pada proporsi penduduk sekitar. Gunakan taraf nyata 0.025!

24  H 0 : p 1 = p 2  H 0 : p 1 > p 2   =0.025  Wilayah kritis z > 1.96  Kesimpulan Tolak H 0, pendapat pada soal tersebut bisa disetuji

25  tety.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/fi les/7552/ ujihipo. doc  Walpole, Ronald E., Myers, Raymond H Ilmu Peluang dan Statistik untuk Insinyur dan Ilmuwan, Edisi 6. Bandung: Penerbit ITB.


Download ppt " Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi  Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau penolakan suatu."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google