Oleh Ir Tito Adi Dewanto

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Advertisements

Uji Hipotesis.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
Bab X Pengujian Hipotesis
Bab 6. Pengujian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS.
STATISTIKA INFERENSIA
PERUMUSAN DAN UJI HIPOTESIS
UJI HIPOTESIS Dalam kegiatan penelitian, setelah hipotesis di rumuskan, maka keterlibatan statistik adalah sebagai alat untuk menganalisis data guna.
PENGUJIAN HIPOTESA DR. IR. WAHYU WIDODO, MS.
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
PENGUJIAN HIPOTESIS Mugi Wahidin, M.Epid Prodi Kesehatan masyarakat
B a b 8 Merumuskan Hipotesis.
HIPOTESIS & UJI VARIANS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Uji Hipotesis Bagian dua.
pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya
Bab 4 Pengujian Hipotesis Tentang Rata2
Pengujian Hipotesis Parametrik1
PS. SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
© 2002 Prentice-Hall, Inc.Chap 7-1 Metode Statistika I Dasar –Dasar Hipotesis Test satu populasi.
VIII. UJI HIPOTESIS Pernyataan Salah Benar Ada 2 Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI 2014
PENGUJIAN HIPOTESIS.
Statistik TP A Pengujian Hipotesis dan Analisa Data
PENGUJIAN HIPOTESIS.
UJI HIPOTESIS Tujuan : menentukan apakah dugaan tentang karakteristik suatu populasi didukung kuat oleh informasi yang diperoleh dari data observasi atau.
UJI HIPOTESIS Septi Fajarwati, M. Pd.
UJI HIPOTESIS (2).
Uji Hipotesis (1).
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
UJI HIPOTESIS.
UJI HIPOTESIS.
CONTOH SOAL UJI HIPOTESA
Pengujian Hipotesis Aria Gusti.
PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah jawaban sementara sebelum percobaan dilakukan yang didasarkan pada studi literatur. Hipotesis statistik dibedakan.
Bab 3 Pengujian Hipotesis
UJI TANDA UJI WILCOXON.
HIPOTESIS DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
Resista Vikaliana, S.Si.MM
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
Uji Hipotesis.
Metode PENGUJIAN HIPOTESIS
05 STATISTIK Uji Hipotesa Bethriza Hanum ST., MT Teknik
STATISTIKA BAB 4 JILID II PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
UJI SATU PIHAK (KANAN)/upper tail test H: θ = θo A: θ > θo
HIPOTESIS Hipotesis Penelitian = Hipotesis Konseptual adalah pernyataan yang merupakan jawaban sementara terhadap suatu masalah yang masih harus diuji.
UJI HIPOTESA.
Pengujian Hipotesis.
14 Statistik Probabilita Yulius Eka Agung Seputra,ST,MSi. FASILKOM
UJI RATA-RATA.
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Week 11-Statistika dan Probabilitas
PENGUJIAN HIPOTESIS.
METODE PENELITIAN KUANTITATIF (7) FIKOM UNIVERSITAS BUDILUHUR.
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
PERUMUSAN DAN UJI HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS.
HIPOTESIS DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS Ahsan Sumantika, S.E., M.Sc.
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL BESAR
STATISTIKA 2 5. Pengujian Hipotesis I OLEH: RISKAYANTO
UJI HIPOTESIS.
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
PENGUJIAN HIPOTESIS Pertemuan 10.
ESTIMASI DAN KEPUTUSAN STATISTIK (HIPOTESIS)
UJI HIPOTESIS Indah Mulyani.
Transcript presentasi:

Oleh Ir Tito Adi Dewanto UJI HIPOTESIS Oleh Ir Tito Adi Dewanto

HIPOTESIS HIPOTESIS ADALAH PERNYATAAN YANG MASIH LEMAH TINGKAT KEBENARANNYA SEHINGGA MASIH HARUS DIUJI MENGGUNAKAN TEKNIK TERTENTU HIPOTESIS DIRUMUSKAN BERDASARKAN TEORI, DUGAAN, PENGALAMAN PRIBADI/ORANG LAIN, KESAN UMUM, KESIMPULAN YANG MASIH SANGAT SEMENTARA HIPOTESIS ADALAH PERNYATAAN KEADAAN POPULASI YANG AKAN DIUJI KEBENARANNYA MENGGUNAKAN DATA/INFORMASI YANG DIKUMPULKAN MELALUI SAMPEL JIKA PERNYATAAN DIBUAT UNTUK MENJELASKAN NILAI PARAMETER POPULASI, MAKA DISEBUT HIPOTESIS STATISTIK

PERUMUSAN HIPOTESIS RUMUSAN HIPOTESIS SEBENARNYA SUDAH DAPAT DIBACA DARI URAIAN MASALAH, TUJUAN PENELITIAN, KAJIAN TEORITIK, DAN KERANGKA PIKIR SEHINGGA RUMUSANNYA HARUS SEJALAN RUMUSAN HIPOTESIS SEBAGAI PETUNJUK ARAH DALAM RANCANGAN PENELITIAN, TEKNIK PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA SERTA PENYIMPULAN

DUA TIPE HIPOTESIS HIPOTESIS NIHIL/NOL (HO) YAITU HIPOTESIS YANG MENYATAKAN TIDAK ADANYA HUBUNGAN ANTARA 2 VARIABEL ATAU LEBIH ATAU TIDAK ADANYA PERBEDAAN ANTARA 2 KELOMPOK ATAU LEBIH. DIRUMUSKAN DENGAN HARAPAN UNTUK DITOLAK. HIPOTESIS ALTERNATIF (HA/H1) YAITU HIPOTESIS YANG MENYATAKAN ADANYA HUBUNGAN ANTARA 2 VARIABEL ATAU LEBIH ATAU ADANYA PERBEDAAN ANTARA 2 KELOMPOK ATAU LEBIH. HIPOTESIS YANG INGIN DIUJI KEBENARANNYA, DIBUAT BERDASARKAN PENDAPAT AHLI.

CONTOH 1. PENGUJIAN HIPOTESA BAHWA SUATU OBAT BARU LEBIH EFEKTIF UNTUK MENURUNKAN BERAT BADAN. HO:OBAT BARU=OBAT LAMA H1:OBAT BARU LEBIH BAIK DARI OBAT LAMA SEORANG DOKTER MENYATAKAN LEBIH DARI 60% PASIEN YANG MENDERITA SAKIT PARU-PARU DI RUMAH SAKIT ADALAH KARENA MEROKOK. HO: P = 60% H1: P ≠ 60% 3) SEORANG DOSEN MENYATAKAN BAHWA DALAM MATA KULIAH MATEMATIKA, PRESTASI LAKI-LAKI LEBIH TINGGI DARI PEREMPUAN. HO:PRESTASI MHS LK=PR H1:PRESTASI MHS LK > PR

KESALAHAN JENIS I DAN II 1. KESALAHAN JENIS I:KESALAHAN AKIBAT MENOLAK HO, PADAHAL HO BENAR SEHINGGA HARUS DITERIMA. PROB. KESALAHAN I DISEBUT  2. KESALAHAN JENIS II:KESALAHAN AKIBAT MENERIMA HO, PADAHAL HO SALAH SEHINGGA HARUS DITOLAK. PROB. KESALAHAN II DISEBUT 

DUA MACAM KESALAHAN HO BENAR HO SALAH TERIMA HO SESUNGGUHNYA KEPUTUSAN HO BENAR HO SALAH TERIMA HO KEPUTUSAN TEPAT (1 - ) KESALAHAN JENIS II (β) TOLAK HO KESALAHAN JENIS I (taraf nyata ) KEPUTUSAN TEPAT (1 - )

Type I & II mempunyai relasi berkebalikan Idealnya kedua kesalahan minimal tetapi Jika kesalahan yang satu diperkecil yang lain membesar a b

CONTOH 2: SEORANG PEDAGANG MOBIL BEKAS MEMERIKSA MOBIL YANG AKAN DIBELINYA. MESIN MOBIL TERSEBUT TIDAK BISA DIJALANKAN. PEDAGANG DAPAT MEMBUAT KESALAHAN JENIS I DAN II. HO=SEMUA DALAM KEADAAN BAIK, HANYA AKINYA LEMAH H1=MOBIL SUDAH RUSAK PARAH. KESALAHAN JENIS I YANG BISA DILAKUKAN ADALAH ….. KESALAHAN JENIS II YANG BISA DILAKUKAN ADALAH ….. KESALAHAN TERSEBUT BISA DIPERKECIL BILA ……. JAWAB : MOBIL TIDAK JADI DIBELI, TERNYATA HANYA AKINYA PERLU DIGANTI. MOBIL JADI DIBELI, TERNYATA PERLU PERBAIKAN MENYELURUH (ONGKOS LEBIH MAHAL DARI YANG DIKIRA). RUGI DECH. DILAKUKAN PEMERIKSAAN YANG LEBIH LENGKAP, TIDAK HANYA DICOBA DISTARTER. MISAL DICOBA AKI YANG LAIN, ATAU CARA LAIN MINTA TOLONG AHLI MESIN.

Hipotesis HO diterima jika: z ≤ z1- α Hipotesis Alternatif: METODE PEMBELAJARAN A LEBIH UNGGUL DARI PADA METODE PEMBELAJARAN B UJI SATU PIHAK (KANAN) HO: θ = θo HA: θ > θo (daerah kritis) penolakan HO daerah penerimaan HO α Hipotesis HO diterima jika: z ≤ z1- α 1- 

Hipotesis HO diterima jika: z ≥ z1- α Hipotesis Alternatif: DENGAN SISTEM INJEKSI PENGGUNAAN BAHAN BAKAR LEBIH IRIT DARIPADA SISTEM BIASA UJI SATU PIHAK (KIRI) HO: θ = θo HA: θ < θo (daerah kritis) penolakan HO daerah penerimaan HO α Hipotesis HO diterima jika: z ≥ z1- α 1- 

UJI HIPOTESA 1 SISI LANGKAH-LANGKAH SUSUN HIPOTESA DENGAN TEPAT (H0 dan H1) TETAPKAN TARAF NYATA (). DIDAPAT NILAI KRITIS DARI TABEL (Z) TETAPKAN Zh : SIMPULKAN: Bila Zh> Z atau Zh < - Z maka tolak Ho/terima H1

Contoh 3: Suatu plat baja produksi suatu perusahaan rata-rata panjangnya 80 cm dengan simpangan baku 7 cm. Ditemukan metode baru yang dapat memperpanjang plat minimal 2 cm. Untuk menguji hipotesis tsb diambil 100 sampel dan didapat rata-rata panjang plat 83 cm. Dengan taraf nyata 5%. Apakah ada alasan bahwa metode baru tsb memang lebih panjang dari yang lama?

Jawab: Ho : =80 ; H1:  > 80  = 5%, Z=Z0,05=1,645 (Tabel/Lihat slide selanjutnya) Maka 4) Karena Zh > Z, Maka tolak Ho/Terima H1 (ada didaerah penolakan)  Ternyata Metode baru memang lebih panjang dari metode lama (bukan karena kebetulan)

Mencari Nilai Kritis : Satu Ekor Tabel Normal Standart kumulatif .05 Z .04 .06 1.6 .9495 .9505 .9515 0.95 a = .05 1.7 .9591 .9599 .9608 1.8 .9671 .9678 .9686 1.645 Z Nilai Kritis = 1.645 1.9 .9738 .9744 .9750

Hipotesis HO diterima jika: -z1/2(1- α) < z < z1/2(1- α) Hipotesis Alternatif: SALAH SATU DARI METODE PEMBELAJARAN LEBIH UNGGUL DARIPADA METODE PEMBELAJARAN YANG LAIN UJI DUA PIHAK HO: θ = θo HA: θ ≠ θo penolakan HO penolakan HO daerah penerimaan H ½ α ½ α Hipotesis HO diterima jika: -z1/2(1- α) < z < z1/2(1- α)

UJI HIPOTESA 2 SISI LANGKAH-LANGKAH SUSUN HIPOTESA DENGAN TEPAT (H0 dan H1) TETAPKAN TARAF NYATA (). DIDAPAT NILAI KRITIS DARI TABEL (Z/2) TETAPKAN Zh : SIMPULKAN: Bila Zh> Z/2 atau Zh < - Z/2 maka tolak Ho/terima H1, Jika - Z/2 < Zh < Z/2 maka terima Ho

Contoh: Test Dua Sisi H0: m = 368 H1: m ¹ 368 Q. Apakah rata-rata berat cereal = 368 gram? Sampel random dari 25 kotak = = 372.5. s = 15 gram. Lakukan Test pada a = 5% = 0.05 level. 368 grm. H0: m = 368 H1: m ¹ 368

Penyelesaian: Test Dua Sisi H0: m = 368 H1: m ¹ 368 Test Statistic: Putusan: Terima H0/ Kesimpulan: a/2 = 5%/2 = 0.025 n = 25 Nilai Critical : ±1.96 Tolak Tidak ditolak di a = 0.05 0.025 0.025 -1.96 1.96 Z Tidak ada bukti rata bukan 368 1.50

Contoh 4: Rata-rata pendapatan penduduk di kabupaten ‘Bgr’ adalah Rp 15.000 dan simpangan baku Rp 2000. Dilakukan penelitian terhadap 15 orang didapat rata-rata 14.000. Uji kebenaran pendapat tersebut dengan taraf nyata ()=5% ! 

Jawab Ho:o=15.000 , H1:a ≠15.000 =5%, /2= 0,025, karena sampel ada 15 pakai t kritis , t(0,025,14)=2.145 3) Zh Karena Karena maka Terima Ho

CONTOH 5: Sebuah Biro Perjalanan menyatakan bahwa Rata-rata pendapatan penduduk di kabupaten ‘Bgr’ adalah Rp 15.000 dan simpangan baku Rp 2000. Dilakukan penelitian terhadap 200 orang didapat rata-rata 14.000. Ujilah lagi kebenaran pendapat tersebut dengan taraf nyata ()=5% ! Z5% = Z0,05 = 1,645 Z1% = Z0,01 = 2,33 Z2,5% = Z0,025 = 1,96 Z0,5% = Z0,005 = 2,575 Beberapa Nilai Kritis 

Jawab: Dengan n=200 sudah cukup untuk memakai kurva normal.Z kritis=1,96(=5%) Ho diterima bila -1,96Zobs1,96 Ho ditolak bila Zobs>1,96 atau Zobs<-1,96 Kesimpulan:karena Zobservasi<-1,96 maka Ho ditolak. Kesimpulan Umum:krn Ho ditolak maka Ha jadi pendapat bhw rata2 pendapatan Rp 15000 adalah tidak benar. Tolak 0.025 0.025 -1.96 1.96 Z -7,072

Pengujian hipotesis punya sifat2 1) Ada hubungan antara kesalahan jenis I&II Memperkecil prob. Melakukan kesalahan I akan memperbesar prob. Melakukan kesalahan II 2) Prob. Melakukan kesalahan I dapat diperkecil dengan menyesuaikan nilai kritis. 3) Makin besar ukuran sampel maka nilai  dan  akan makin kritis. 4) Bila Ho salah maka  mencapai maks, bilamana nilai parameter yg sesungguhnya dekat dg nilai yg dihipotesikan. Makin besar jarak antara nilai sesungguhnya dg nilai yg dihipotesikan, makin kecil nilai .

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS PROPORSI POPULASI Analisis Rumusan Hipotesis H0:  = ..  ≤ ..  ≥ .. HA:  ≠ ..  > ..  < .. Nilai Kritis: tentukan menggunakan tabel Nilai Hitung: hitung dengan rumus Keputusan: H0 ditolak jika nilai hitung absolut lebih besar daripada nilai tabel absolut. Sebaliknya .. Kesimpulan Statistika Induktif - Uji Hipotesis

RUMUS MENENTUKAN NILAI HITUNG PROPORSI SAMPEL BESAR Statistika Induktif - Uji Hipotesis

Soal 6. Uji Hipotesis Proporsi Suatu perusahaan jasa menyatakan bahwa 65% konsumennya merasa puas atas pelayanan ia berikan. Untuk membuktikan pernyataan ini dilakukan penelitian dengan meminta respon dari konsumen jasa perusahaan tersebut. Setelah dilakukan survey diperoleh informasi bahwa dari 250 konsumen yang memberi respon, terdapat 165 konsumen menyatakan puas dengan pelayanan yang diberikan. Apakah sampel yang diperoleh mendukung pernyataan perusahaan jasa tersebut dengan tingkat signifikansi 5%? Statistika Induktif - Uji Hipotesis

Jawaban Soal 6 Analisis Rumusan Hipotesis H0:  = 0,65 HA:  ≠ 0,65 Nilai Kritis: Z = ± 1,96 Nilai Hitung: Z = 0.33 Keputusan: H0 diterima Kesimpulan: konsumen yang menyatakan puas benar sebesar 65%. Statistika Induktif - Uji Hipotesis

UJI HIPOTESA DENGAN DUGAAN RENTANG “ SETIAP HIPOTESA YANG TERLETAK DILUAR NILAI DUGAAN RENTANG DIKATAKAN ‘TIDAK DAPAT DIBENARKAN’ (DITOLAK), SEBALIKNYA HIPOTESA TERLETAK DIDALAM NILAI DUGAAN RENTANG ‘DAPAT DIBENARKAN’/DITERIMA HO”.

Contoh 6: Didapat data gaji pria dan wanita sebagai berikut : GAJI WANITA 12 , 20 11 , 14 19 , 17 16 , 14 22 , 15 9 12 8 10 16 UJILAH PERNYATAAN BAHWA GAJI PRIA > GAJI WANITA ? (GUNAKAN TARAF NYATA = 5 %)

JAWAB X1=16, X2=11, t0,025=2,160, n1=10, n2=5 Pendapat yang menyatakan GP=GW/GP-GW=0 tidak dapat dibenarkan/ditolak karena  = 0 ada diluar dugaan rentang.

Soal 1 : Ir Lilis M.Sc, seorang dosen di LBM UT Bina Mahunika memperbaiki metoda pembelajaran dalam mata kuliah yang dia ampu (ajar). Ia berpendapat setelah perbaikan metoda pembelajaran maka rata-rata nilai ujian mahasiswa naik. Bagaimana ia menyusun hipotesis awal dan alternatif penelitiannya? Hipotesis awal : Tidak ada perbedaan rata-rata nilai ujian mahasiswa sebelum dan sesudah perbaikan metoda pembelajaran Hipotesis Alternatif : Metode pembelajaran baru, nilai mahasiswa lebih baik Dosen tersebut berharap hipotesis awal ini ditolak, sehingga membuktikan bahwa pendapatnya benar!

Soal 2 Seorang operator Radar bertugas untuk mendekati kapal terbang musuh. Bila ada sesuatu kejadian yang tidak rutin terlihat di layar, maka ia memutuskan satu diantara 2 kemungkinan : H0 = segala sesuatunya berjalan baik, ada kejadian kecil mengganggu layar. H1= kapal terbang musuh menyerang. Bila diputuskan H0 benar dia tidak perlu membunyikan tanda bahaya dan bila sebaliknya dia harus membunyikan tanda bahaya A) Bila tanda bahaya berbunyi tapi tidak ada kapal terbang musuh yang datang adalah kesalahan tipe ....dengan probabilitas sebesar.......

continued B) Bila tanda bahaya tidak berbunyi tapi kapal terbang datang, adalah kesalahan tipe ...... Dengan probabilitas sebesar ....... C) Dengan membuat alat-alat elektronik yang lebih sensitif dan dapat dipercaya, maka dimungkinkan untuk mengurangi ..........dan......... Jawab : Tipe I dan  Tipe II dan  Tipe kesalahan I dan II

Soal 3 : Suatu plat baja produksi suatu perusahaan rata-rata panjangnya 80 cm dengan simpangan baku 7 cm. Ditemukan metode baru yang dapat memperpanjang plat minimal 2 cm. Untuk menguji hipotesis tsb diambil 121 sampel dan didapat rata-rata panjang plat 83 cm. Dengan taraf nyata 5%. Apakah ada alasan bahwa metode baru tsb memang lebih panjang dari yang lama?

Soal 4 Suatu pabrik tahu memiliki standar produksi 85% produksinya adalah baik (15% rusak). Suatu hari kepala bagian produksi memperoleh data bahwa kerusakan hari itu adalah 20%. Ujilah apakah hal diatas bersifat random atau benar-benar kerusakan permanen (=perlu perbaikan mesin) dengan  = 5%, dengan sampel sebesar 10 ! Bagaimana bila sampel diambil sebanyak 250 !