UJI HIPOTESIS MK. PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN PS. SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA INSTITUT PERTANIAN BOGOR Dr. Ir. Budi Nurtama, Magr Dr. Ir. Nugraha Edhi Suyatma, DEA

Hipotesis Statistik pernyataan statistik tentang parameter populasi Statistik adalah ukuran² yg dikenakan pada sampel spt  (rata²), s (simpangan baku), s² (varians), r ( koef korelasi). Penolakan suatu hipotesis hipotesis tersebut salah Penerimaan suatu hipotesis tidak punya bukti untuk percaya yang sebaliknya DEFINISI

Hipotesis nol (H 0 ) hipotesis yang diartikan sebagai tidak adanya perbedaan antara ukuran populasi dan ukuran sampel Hipotesis alternatif (H 1 ) Lawannya hipotesis nol, adanya perbedaan data populasi dgn data sampel PASANGAN HIPOTESIS

1. Hipotesis Deskriptif hipotesis tentang nilai suatu variabel mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan. Sebagai contoh bila rumusan masalah penelitian sbb: Seberapa tinggi produktifitas padi di Karawang? Berapa lama umur simpan produk A pada T refri? Rumusan hipotesis: Produktifitas padi di Karawang 8 ton/ha. Daya tahan simpan produk A pada suhu refri 30 hari. 3 BENTUK RUMUSAN HIPOTESIS

2. Hipotesis Komparatif Pernyataan yg menunjukkan dugaan nilai dalam satu variabel atau lebih pada sampel yang berbeda. Sebagai contoh rumusan hipotesis komparatif: Apakah ada perbedaan produktifitas padi di Karawang dan di Cianjur? Apakah ada perbedaan viskositas saus tomat A dan B? Rumusan hipotesis: Tidak terdapat perpedaan produktivitas padi di Karawang dan di Cianjur. Ho:  1 =  2 Ha:  1   2 Viscositas saus tomat A tidak berbeda dibandingkan saus tomat B. Ho:  1 =  2 Ha:  1   2. 3 BENTUK RUMUSAN HIPOTESIS

3. Hipotesis Hubungan (asosiatif) Pernyataan yg menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Sebagai contoh rumusan hipotesis asosiatif: Apakah ada hubungan antara jumlah iklan dengan volume penjualan? Apakah ada pengaruh penambahan CMC terhadap viskositas sari buah tomat? Rumusan hipotesis: Tidak ada hubungan antara jumlah iklan dengan volume penjualan. Ho:  = 0 Ha:   0 Tidak ada pengaruh penambahan CMC terhadap viscositas sari buah tomat. Ho:  = 0 Ha:   0. 3 BENTUK RUMUSAN HIPOTESIS

Uji Dua Arah (Two-sided test) H 0 :    0 H 1 :    0 Uji Satu Arah (One-sided test) H 0 :    0 H 1 :    0 atau H 1 :    0 ARAH UJI Menentukan nilai  atau  /2 MENENTUKAN BESARAN NILAI F-tabel atau t-tabel

Galat Jenis I penolakan H 0 yang benar Galat Jenis II penerimaan H 0 yang salah JENIS GALAT (TYPE OF ERRORS) JENIS GALAT (TYPE OF ERRORS)

Galat Jenis I Penolakan H 0 yang benar H 0 : Terdakwa tidak Bersalah H 1 : Terdakwa Bersalah Keputusan : Diberi Hukuman Galat Jenis II penerimaan H 0 yang salah Keputusan : Terdakwa Dibebaskan JENIS GALAT (TYPE OF ERRORS) JENIS GALAT (TYPE OF ERRORS)

 =P(galat jenis I)=peluang melakukan galat jenis I =taraf nyata  =P(galat jenis II)=peluang melakukan galat jenis II Sifat-sifat : Jika  meningkat maka  menurun, dan sebaliknya. Jika ukuran sampel (n) meningkat maka nilai  dan  menurun, dan sebaliknya. NILAI  DAN 

1.Nyatakan H 0 dan H 1 2.Tentukan taraf nyata  3.Tentukan prosedur statistik yang akan digunakan: Jika jumlah sampel lebih dari 30 (sampel besar), gunakan uji Z Jika jumlah sampel kurang dari 30 (sampel kecil), gunakan uji t Ambil kesimpulan untuk menolak atau menerima Ho Perbandingan statistik hitung vs statistik tabel Melihat angka probabilitas (signifikansi pada output SPSS) UJI SATU SAMPEL

1.Tentukan H 0 dan H 1 2.Tentukan confidence level atau taraf nyata  3.Tentukan prosedur statistik yang akan digunakan: Jika jumlah sampel lebih dari 30 (sampel besar), gunakan uji Z Jika jumlah sampel kurang dari 30 (sampel kecil), gunakan uji t Ambil kesimpulan untuk menolak atau menerima Ho Perbandingan statistik hitung vs statistik tabel Melihat angka probabilitas (signifikansi pada output SPSS) UJI DUA SAMPEL INDEPENDEN

1.Tentukan H 0 dan H 1 2.Tentukan confidence level atau taraf nyata  3.Tentukan prosedur statistik yang akan digunakan: gunakan uji t Dimana: d = difference antara nilai tertentu sampel 1 dengan nilai tertentu sampel 2 Ambil kesimpulan untuk menolak atau menerima Ho UJI DUA SAMPEL DEPENDEN

SAMPEL INDEPENDEN VS DEPENDEN Dua sampel independen adalah dua sampel yang tidak berhubungan satu dengan yang lain. Sebagai contoh: sampel pria dan sampel wanita; keduanya independen karena seorang pria tidak mungkin masuk dalam sampel wanita, dan sebaliknya. Sampel dependen adalah dua sampel yang berhubungan satu dengan yang lain. Sebagai contoh, sampel pria sebelum minum obat A dengan sampel pria (yang sama) setelah minum obat A.

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik σ diketahui atau n  30 σ tidak diketahui dan n < 30 UJI HIPOTESIS NILAITENGAH POPULASI

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik σ 1 dan σ 2 diketahui σ 1 = σ 2 tapi tidak diketahui dan tidak diketahui

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik pengamatan berpasangan UJI HIPOTESIS NILAITENGAH POPULASI

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik sebaran hampir normal UJI HIPOTESIS RAGAM POPULASI

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik n kecil UJI HIPOTESIS PROPORSI POPULASI

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik n kecil UJI HIPOTESIS PROPORSI POPULASI

H0H0 Nilai Statistik UjiH1H1 Wilayah Kritik n besar hampiran normal n besar hampiran normal UJI HIPOTESIS PROPORSI POPULASI