Statistika Uji hipotesis 1 Populasi Tim asisten statistika 2018/2019

Tujuan praktikum Praktikan dapat memahami pengujian hipotesa untuk suatu parameter populasi dengan menggunakan uji-Z dan uji-T untuk satu sampel dalam memutuskan apakah hipotesanya ditolak atau tidak ditolak. Praktikan dapat mengetahui pengolahan data pada uji hipotesis 1 populasi Praktikan mampu menginterpretasikan hasil pengolahan data pada uji hipotesis 1 populasi

HIPOTESIS UJI HIPOTESIS pernyataan yang masih lemah kebenarannya dan perlu dibuktikan atau dugaan yang sifatnya masih sementara. Hipotesis selalu berkaitan dengan parameter populasi, tidak pernah statistik sampel. UJI HIPOTESIS Uji Hipotesis adalah cabang Ilmu Statistika Inferensial yang dipergunakan untuk menguji kebenaran suatu pernyataan secara statistik dan menarik kesimpulan apakah menerima atau menolak pernyataan tersebut

TUJUAN UJI HIPOTESIS Menetapkan suatu dasar sehingga dapat mengumpulkan bukti yang berupa data-data dalam menentukan keputusan apakah menolak atau menerima kebenaran dari pernyataan atau asumsi yang telah dibuat.

Hipotesis HIPOTESIS NOL (H0) Berlaku umum, seperti praduga awal, pernyataan yang diasumsikan benar kecuali ada bukti yang kuat untuk membantahnya, selalu mengandung pernyataan “sama dengan”, “tidak ada pengaruh”, “tidak ada perbedaan”. Contoh : H0 : μ1 = μ2 atau H0 : μ1 ≥ μ2 HIPOTESIS ALTERNATIF (HA/H1) Bersifat menyangkal, adanya tanda kurang dari atau lebih dari sesuai kebutuhan, digunakan untuk membantah H0. Pernyataan akan dinyatakan benar jika Hipotesis Nol (H0) berhasil ditolak. Contoh H1 : μ1 ≠ μ2 atau H1 : μ1 < μ2

Uji Hipotesis 1 Populasi Menggunakan uji z dan uji t Uji Hipotesis 1 Populasi

Uji Hipotesis 1 Populasi Menggunakan uji z dan uji t Uji z digunakan apabila standar deviasi populasi diketahui dan nilai n > 30 Uji t digunakan apabila standar deviasi populasi tidak diketahui dan nilai n < 30

LANGKAH DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA UJI HIPOTESIS 1 T hit > T tab 5% atau P value < Alpha 5% terima H1 / gagal tolak H0. Artinya ada perbedaan yang nyata antar populasi 2. T hit < T tab 5% atau P value > Alpha 5% terima H0 . Artinya tidak ada perbedaan yang nyata antar populasi (dengan selang kepercayaan 95%)

Contoh: Pengujian Hipotesis daerah penolakan H0 (dua arah) t hitung t hitung Tolak Ho Gagal tolak Ho Tolak Ho t tabel t tabel Tolak Ho jika t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel jika positif

Tolak Ho jika t hitung > t tabel Hanya terdapat satu titik kritis, karena area penolakan hanya ada di satu sisi (satu Arah) Tolak Ho jika t hitung > t tabel t hitung H0: μ < 3 H1: μ > 3 Tolak Ho Gagal tolak Ho t tabel (titik kritis)

Open minitab

TUGAS UNTUK MINGGU DEPAN Tugas materi 2 (untuk kelompok 14 dan 16) Lihat pada sheet Tugas Materi 2.xlsx, untuk materi 2 dan buatlah langkah kerja serta screenshot sesuai dengan uji hipotesis 1 populasi serta interpretasinya.

- Hilda.avianti98@gmail.com (kelompok 15 & 16) Dikumpulkan paling lambat hari Senin, 8 Oktober 2018 pukul 18.00 Laporan FIX hari RABU, 10 Oktober 2018 pukul 18.00 dalam bentuk softfile kirim ke e-mail: - paulkurniawan17@gmail.com (kelompok 13 & 14) - Hilda.avianti98@gmail.com (kelompok 15 & 16) Format pengiriman subjek dan nama file : Praktikum2_Kelompok (untuk Materi 2) Asistensi 1x (kondisional)

TERIMA KASIH