SlideShare a Scribd company logo
1 of 14
UJI HIPOTESIS 2 POPULASI
UJI HIPOTESIS
SATU SAMPEL
• Rata-rata waktu menunggu di
restoran itu kurang dari 8
menit.
• Rata-rata volume minuman
kaleng “BEAT” tidak sama
dengan 150 cc
• Rata-rata umur lampu
“CAHAYA” lebih dari 10.000
jam
DUA SAMPEL
• Rata-rata waktu menunggu
di restoran “Nikmat” kurang
dari rata-rata waktu
menunggu restoran “Sedap”
• Rata-rata volume minuman
kaleng “ORSON” tidak sama
dengan rata-rata volume
minuman “ARSEN”
• Rata-rata umur lampu
“TERANG” lebih dari rata-
rata umur lampu “KILAT”
RUMUS I
UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL
ASUMSI:
• Kedua populasi berdistribusi normal.
• Kedua sampel saling bebas
• Simpangan baku kedua populasi diketahui
CONTOH PENERAPAN RUMUS I (1)
Pelanggan di FoodTown Supermarket memiliki 2 pilihan ketika
membayar. Mereka dapat menggunakan standard cashier-assisted
checkout atau prosedur Fast Lane yang baru. Prosedur Fast Lane
dirancang untuk mengurangi waktu yang dihabiskan pelanggan di
antrian keluar. Berdasarkan hal yang diketahui pada tabel berikut,
tentukan apakah memang prosedur Fast Lane yang baru benar-
benar mengurangi waktu yang dihabiskan pelanggan di antrian
keluar? Gunakan taraf nyata 0,05 dan asumsikan kedua populasi
berdistribusi normal.
JENIS PELANGGAN RERATA SAMPEL S. BAKU POPULASI SAMPLE SIZE
Standard 5,5 menit 0,4 menit 50
Fast Lane 5,3 menit 0,3 menit 100
CONTOH PENERAPAN RUMUS I (2)
• Tom Sevits adalah pemilik Appliance Patch. Belakangan
ini Tom mengamati perbedaan dalam nilai dollar
penjualan di antara pria dan wanita yang dipekerjakan
sebagai sales associate. Suatu sampel 40 hari
menunjukkan bahwa sales associate pria menjual
appliance senilai rata-rata $1400/hari. Sampel lain 50
hari menunjukkan sales associate wanita menjual
appliance senilai rata-rata $1500 /hari. Asumsikan
simpangan baku populasi nilai dollar penjualan bagi
sales associate pria $200/hari, dan wanita $250/hari.
Pada taraf nyata 5%, apakah terdapat perbedaan di
antara keduanya? Asumsikan pula kedua populasi
berdistribusi normal.
RUMUS II
UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL
ASUMSI
• Kedua populasi berdistribusi normal
• Kedua sampel saling bebas
• Simpangan baku kedua populasi, diketahui sama besarnya
CONTOH PENERAPAN RUMUS II (1)
Owen Lawn Care Inc. menghasilkan dan merakit mesin potong rumput yang
dikirimkan ke beberapa dealer di Amerika Serikat dan Kanada. Dua prosedur
berbeda diusulkan untuk memuat mesin pada kerangka mesin potong rumput.
Pertanyaannya adalah apakah terdapat perbedaan rata-rata banyaknya waktu
yang diperlukan untuk memuat mesin-mesin pada kerangka? Prosedur
pertama dikembangkan oleh Welles dan prosedur lainnya dikembangkan oleh
Atkins. Untuk mengevaluasi kedua metode, diputuskan untuk melakukan studi
waktu dan pergerakan. Hasil sampling dalam evaluasi tersebut dapat dilihat
pada tabel di bawah ini. Gunakan taraf nyata 0,1. Asumsikan kedua populasi
berdistribusi normal dan simpangan baku kedua populasi sama.
METODE RATA-RATA S. BAKU SAMPLE SIZE
Welles 4 menit 2,92 menit 5
Atkins 5 menit 2,10 menit 6
CONTOH PENERAPAN RUMUS II (2)
Manajer produksi di Bellevue Steel, produsen kursi roda, bermaksud
membandingkan banyaknya kursi roda yang rusak yang diproduksi
pada shift pagi dengan yang diproduksi pada shift siang. Tabel di
bawah ini menampilkan hasil sampling yang dilakukan dalam
membandingkan kedua shift tersebut. Pada taraf nyata 0,05, apakah
terdapat perbedaan dalam banyaknya kursi roda rusak yang
diproduksi masing-masing shift? Asumsikan kedua populasi
berdistribusi normal dengan simpangan baku yang sama.
SHIFT RATA-RATA S. BAKU SAMPLE SIZE
Pagi 7 buah 1,41 buah 6
Siang 10 buah 2,12 buah 8
RUMUS III
UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL
Note: df dibulatkan ke bawah
ASUMSI
• Kedua populasi berdistribusi normal
• Simpangan baku kedua populasi tidak sama
• Kedua sampel saling bebas
CONTOH PENERAPAN RUMUS III (1)
Seringkali berguna bagi perusahaan untuk mengetahui siapa pelanggan mereka
dan bagaimana mereka menjadi pelanggan. Suatu perusahaan kartu kredit tertarik
untuk mengetahui apakah mereka secara proaktif mengajukan permohonan kartu
kredit ataukah mereka dihubungi telemarketer. Perusahaan tersebut mendapatkan
hasil sampling berupa neraca akhir bulan, sebagaimana dapat dilihat pada tabel di
bawah. Apakah cukup beralasan untuk menyimpulkan bahwa rata-rata neraca
akhir bulan lebih besar bagi pemilik kartu yang dihubungi telemarketer daripada
yang mengajukan sendiri? Anggaplah kedua populasi berdistribusi normal dan
simpangan baku kedua populasi tidak sama. Gunakan taraf nyata 0,05.
SUMBER RERATA S. BAKU SAMPLE SIZE
Mengajukan $ 1.568 $ 356 10
Dihubungi $ 1.967 $ 857 8
CONTOH PENERAPAN RUMUS III (2)
Suatu artikel The Wall Street Journal baru-baru ini
membandingkan biaya adopsi anak-anak dari
Cina dan dari Rusia. Dari 16 sampel adopsi dari
Cina, rata-rata biaya tersebut adalah $ 11.045
dengan simpangan baku $835. Dari 18 sampel
adopsi dari Rusia, rata-rata biaya tersebut adalah
$ 12.840 dengan simpangan baku $ 1.545.
Dapatkah kita menyimpulkan bahwa rata-rata
biaya adopsi dari Rusia lebih tinggi? Anggap
kedua populasi berdistribusi normal dan
simpangan baku keduanya tidak sama. Gunakan
taraf nyata 0,05.
UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL
SAMPEL-SAMPEL TIDAK SALING BEBAS
(UJI t BERPASANGAN)
ASUMSI:
• Populasi selisih berdistribusi normal
• Kedua sampel tidak saling bebas
CONTOH PENERAPAN
UJI t Berpasangan (1)
Iklan yang diterbitkan Sylph Fitness Center mengatakan bahwa
dengan mengikuti programnya akan dihasilkan pengurangan berat
badan. Suatu sampel acak yang terdiri dari 8 partisipan
menunjukkan hasil penimbangan sebelum dan sesudah program
diikuti. Pada taraf nyata 0,01, dapatkah kita simpulkan program
tersebut berhasil mengurangi berat badan?
NAMA SEBELUM SESUDAH
Hunter 155 154
Cashman 228 207
Mervine 141 147
Massa 162 157
Creola 211 196
Peterson 164 150
Redding 184 170
Poust 172 165
CONTOH PENERAPAN
UJI t Berpasangan (2)
Pemerintah baru-baru ini memberikan dana untuk program
khusus yang dirancang untuk mengurangi tingkat kriminalitas
di daerah-daerah rawan kriminalitas. Suatu studi mengenai
hasil program tersebut di 8 daerah rawan kriminalitas
memberikan hasil sebagaimana dapat dibaca pada tabel di
bawah ini. Apakah terdapat pengurangan kriminalitas setelah
pengesahan program tersebut? Gunakan taraf nyata 0,01.
BANYAKNYA KRIMINALITAS MENURUT WILAYAH
A B C D E F G H
Sebelum 14 7 4 5 17 12 8 9
Sesudah 2 7 3 6 8 13 3 5

More Related Content

What's hot

Soal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaSoal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaKana Outlier
 
Analisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaAnalisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaFeri Chandra
 
Ppt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhanaPpt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhanaLusi Kurnia
 
PPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaPPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaLusi Kurnia
 
Anova 1way & uji lanjut
Anova 1way & uji lanjutAnova 1way & uji lanjut
Anova 1way & uji lanjutSuci Agustina
 
UJI PROPORSI DUA SAMPEL
UJI PROPORSI DUA SAMPELUJI PROPORSI DUA SAMPEL
UJI PROPORSI DUA SAMPELAroon Siregar
 
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL FayzaWibisono
 
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariatMetode statistik multivariat
Metode statistik multivariatkartiko edhi
 
Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independenmirzal tawi
 
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsenMatematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsenHarya Wirawan
 
Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)raysa hasdi
 
Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )Nur Sandy
 

What's hot (20)

Soal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannyaSoal matstat ngagel+jawabannya
Soal matstat ngagel+jawabannya
 
contoh soal program linear
contoh soal program linearcontoh soal program linear
contoh soal program linear
 
Simple random sampling
Simple random samplingSimple random sampling
Simple random sampling
 
Analisa korelasi ganda
Analisa korelasi gandaAnalisa korelasi ganda
Analisa korelasi ganda
 
Model Ekonomi
Model EkonomiModel Ekonomi
Model Ekonomi
 
Ppt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhanaPpt korelasi sederhana
Ppt korelasi sederhana
 
PPT Regresi Berganda
PPT Regresi BergandaPPT Regresi Berganda
PPT Regresi Berganda
 
Bab 6 uji beda
Bab 6 uji bedaBab 6 uji beda
Bab 6 uji beda
 
Anova 1way & uji lanjut
Anova 1way & uji lanjutAnova 1way & uji lanjut
Anova 1way & uji lanjut
 
UJI PROPORSI DUA SAMPEL
UJI PROPORSI DUA SAMPELUJI PROPORSI DUA SAMPEL
UJI PROPORSI DUA SAMPEL
 
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL
MAKALAH REVIEW JURNAL INTERNASIONAL
 
Uji Hipotesis
Uji HipotesisUji Hipotesis
Uji Hipotesis
 
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariatMetode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
 
Uji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean IndependenUji Beda Dua Mean Independen
Uji Beda Dua Mean Independen
 
Rantai Markov 1
Rantai Markov 1Rantai Markov 1
Rantai Markov 1
 
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsenMatematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
Matematika Ekonomi - surplus konsumen dan surplus produsen
 
PPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptxPPT Analisis Regresi.pptx
PPT Analisis Regresi.pptx
 
Teori perdagangan
Teori perdaganganTeori perdagangan
Teori perdagangan
 
Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)Bnp.01.uji tanda (sign test)
Bnp.01.uji tanda (sign test)
 
Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )Uji Run ( Keacakan )
Uji Run ( Keacakan )
 

More from Eduard Sondakh

More from Eduard Sondakh (14)

06 Distribusi Binomial dan Poisson
06 Distribusi Binomial dan Poisson06 Distribusi Binomial dan Poisson
06 Distribusi Binomial dan Poisson
 
Jarak Titik ke Garis
Jarak Titik ke GarisJarak Titik ke Garis
Jarak Titik ke Garis
 
14 regresi linier_sederhana
14 regresi linier_sederhana14 regresi linier_sederhana
14 regresi linier_sederhana
 
13 koefisien korelasi
13 koefisien korelasi13 koefisien korelasi
13 koefisien korelasi
 
12 uji chi_square
12 uji chi_square12 uji chi_square
12 uji chi_square
 
11 anova
11 anova11 anova
11 anova
 
09 uji hipotesis_1_populasi
09 uji hipotesis_1_populasi09 uji hipotesis_1_populasi
09 uji hipotesis_1_populasi
 
08 penaksiran parameter
08 penaksiran parameter08 penaksiran parameter
08 penaksiran parameter
 
07 distr normal
07 distr normal07 distr normal
07 distr normal
 
05 variabel acak
05 variabel acak05 variabel acak
05 variabel acak
 
04 teori peluang
04 teori peluang04 teori peluang
04 teori peluang
 
03 gejala pemusatan_penyebaran
03 gejala pemusatan_penyebaran03 gejala pemusatan_penyebaran
03 gejala pemusatan_penyebaran
 
02 penyajian data
02 penyajian data02 penyajian data
02 penyajian data
 
01 konsep dasar_statistika
01 konsep dasar_statistika01 konsep dasar_statistika
01 konsep dasar_statistika
 

Recently uploaded

DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.ppt
DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.pptDATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.ppt
DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.pptmuhammadarsyad77
 
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptxAbidinMaulana
 
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWU
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWUHasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWU
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWUDina396887
 
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdfTaufikTito
 
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppT
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppTPERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppT
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppTYudaPerwira5
 
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCCPERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCCabairfan24
 
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerja
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerjaContoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerja
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerjaIniiiHeru
 
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponen
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponenDiac & Triac untuk memenuhi tugas komponen
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponenBangMahar
 
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdsh
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdshKISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdsh
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdshDosenBernard
 
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).ppt
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).pptSIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).ppt
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).pptEndangNingsih7
 
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda 2024.pptx
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda  2024.pptxBimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda  2024.pptx
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda 2024.pptxjannenapitupulu18
 
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MA
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MAMateri Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MA
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MAmasqiqu340
 
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.ppt
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.pptKeracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.ppt
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.pptDIGGIVIO2
 
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjana
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjanacontoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjana
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjanaNhasrul
 
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIF
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIFPPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIF
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIFFPMJ604FIKRIRIANDRA
 
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptx
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptxRESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptx
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptxmirzagozali2
 
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfPerlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfjeffrisovana999
 
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptx
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptxmateri konsep dan Model TRIASE Bencana.pptx
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptxZullaiqahNurhali2
 

Recently uploaded (20)

Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotecAbortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
Abortion pills in Jeddah+966543202731/ buy cytotec
 
DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.ppt
DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.pptDATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.ppt
DATA MINING : ESTIMASI, PREDIKSI, KLASIFIKASI, KLASTERING, DAN ASOSIASI.ppt
 
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
514034136-Tugas-Modul-4-5-Komputer-Dan-Media-Pembelajaran.pptx
 
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWU
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWUHasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWU
Hasil wawancara usaha lumpia basah tugas PKWU
 
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf
15_Contoh_Surat_Lamaran_Kerja_Lengkap_de.pdf
 
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppT
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppTPERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppT
PERTEMUAN 4 himpunan dan fungsi logika fuzzy.ppT
 
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCCPERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC
PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC_PERMEN518_HSNCC
 
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerja
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerjaContoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerja
Contoh laporan K3 perusahaan pada tahun 2023 dgn analisis beban kerja
 
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponen
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponenDiac & Triac untuk memenuhi tugas komponen
Diac & Triac untuk memenuhi tugas komponen
 
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
Abortion pills in Kuwait salmiyah [+966572737505 ] Get Cytotec in Kuwait city...
 
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdsh
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdshKISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdsh
KISI-KISI USEK PJOK TA 2023-2024 anans ajaja jaja hdsh
 
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).ppt
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).pptSIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).ppt
SIMPUS SIMPUS SIMPUS & E- PUSKESMAS (3).ppt
 
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda 2024.pptx
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda  2024.pptxBimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda  2024.pptx
Bimbingan Teknis Penyusunan Soal Pilihan Berganda 2024.pptx
 
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MA
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MAMateri Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MA
Materi Pajak Untuk BOS tahun 2024 untuk madrasah MI,MTS, dan MA
 
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.ppt
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.pptKeracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.ppt
Keracunan bahan kimia,ektasi,opiat,makanan.ppt
 
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjana
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjanacontoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjana
contoh judul tesis untuk mahasiswa pascasarjana
 
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIF
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIFPPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIF
PPT SIDANG UJIAN KOMPREHENSIF KUALITATIF
 
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptx
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptxRESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptx
RESUME KEWARGANEGARAAN_7 DAN 9._tugas ke 2pptx
 
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdfPerlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
Perlindungan Anak Dalam Hukum Perdata (2).pdf
 
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptx
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptxmateri konsep dan Model TRIASE Bencana.pptx
materi konsep dan Model TRIASE Bencana.pptx
 

10 uji hipotesis_2_populasi

  • 1. UJI HIPOTESIS 2 POPULASI
  • 2. UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL • Rata-rata waktu menunggu di restoran itu kurang dari 8 menit. • Rata-rata volume minuman kaleng “BEAT” tidak sama dengan 150 cc • Rata-rata umur lampu “CAHAYA” lebih dari 10.000 jam DUA SAMPEL • Rata-rata waktu menunggu di restoran “Nikmat” kurang dari rata-rata waktu menunggu restoran “Sedap” • Rata-rata volume minuman kaleng “ORSON” tidak sama dengan rata-rata volume minuman “ARSEN” • Rata-rata umur lampu “TERANG” lebih dari rata- rata umur lampu “KILAT”
  • 3. RUMUS I UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL ASUMSI: • Kedua populasi berdistribusi normal. • Kedua sampel saling bebas • Simpangan baku kedua populasi diketahui
  • 4. CONTOH PENERAPAN RUMUS I (1) Pelanggan di FoodTown Supermarket memiliki 2 pilihan ketika membayar. Mereka dapat menggunakan standard cashier-assisted checkout atau prosedur Fast Lane yang baru. Prosedur Fast Lane dirancang untuk mengurangi waktu yang dihabiskan pelanggan di antrian keluar. Berdasarkan hal yang diketahui pada tabel berikut, tentukan apakah memang prosedur Fast Lane yang baru benar- benar mengurangi waktu yang dihabiskan pelanggan di antrian keluar? Gunakan taraf nyata 0,05 dan asumsikan kedua populasi berdistribusi normal. JENIS PELANGGAN RERATA SAMPEL S. BAKU POPULASI SAMPLE SIZE Standard 5,5 menit 0,4 menit 50 Fast Lane 5,3 menit 0,3 menit 100
  • 5. CONTOH PENERAPAN RUMUS I (2) • Tom Sevits adalah pemilik Appliance Patch. Belakangan ini Tom mengamati perbedaan dalam nilai dollar penjualan di antara pria dan wanita yang dipekerjakan sebagai sales associate. Suatu sampel 40 hari menunjukkan bahwa sales associate pria menjual appliance senilai rata-rata $1400/hari. Sampel lain 50 hari menunjukkan sales associate wanita menjual appliance senilai rata-rata $1500 /hari. Asumsikan simpangan baku populasi nilai dollar penjualan bagi sales associate pria $200/hari, dan wanita $250/hari. Pada taraf nyata 5%, apakah terdapat perbedaan di antara keduanya? Asumsikan pula kedua populasi berdistribusi normal.
  • 6. RUMUS II UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL ASUMSI • Kedua populasi berdistribusi normal • Kedua sampel saling bebas • Simpangan baku kedua populasi, diketahui sama besarnya
  • 7. CONTOH PENERAPAN RUMUS II (1) Owen Lawn Care Inc. menghasilkan dan merakit mesin potong rumput yang dikirimkan ke beberapa dealer di Amerika Serikat dan Kanada. Dua prosedur berbeda diusulkan untuk memuat mesin pada kerangka mesin potong rumput. Pertanyaannya adalah apakah terdapat perbedaan rata-rata banyaknya waktu yang diperlukan untuk memuat mesin-mesin pada kerangka? Prosedur pertama dikembangkan oleh Welles dan prosedur lainnya dikembangkan oleh Atkins. Untuk mengevaluasi kedua metode, diputuskan untuk melakukan studi waktu dan pergerakan. Hasil sampling dalam evaluasi tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Gunakan taraf nyata 0,1. Asumsikan kedua populasi berdistribusi normal dan simpangan baku kedua populasi sama. METODE RATA-RATA S. BAKU SAMPLE SIZE Welles 4 menit 2,92 menit 5 Atkins 5 menit 2,10 menit 6
  • 8. CONTOH PENERAPAN RUMUS II (2) Manajer produksi di Bellevue Steel, produsen kursi roda, bermaksud membandingkan banyaknya kursi roda yang rusak yang diproduksi pada shift pagi dengan yang diproduksi pada shift siang. Tabel di bawah ini menampilkan hasil sampling yang dilakukan dalam membandingkan kedua shift tersebut. Pada taraf nyata 0,05, apakah terdapat perbedaan dalam banyaknya kursi roda rusak yang diproduksi masing-masing shift? Asumsikan kedua populasi berdistribusi normal dengan simpangan baku yang sama. SHIFT RATA-RATA S. BAKU SAMPLE SIZE Pagi 7 buah 1,41 buah 6 Siang 10 buah 2,12 buah 8
  • 9. RUMUS III UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL Note: df dibulatkan ke bawah ASUMSI • Kedua populasi berdistribusi normal • Simpangan baku kedua populasi tidak sama • Kedua sampel saling bebas
  • 10. CONTOH PENERAPAN RUMUS III (1) Seringkali berguna bagi perusahaan untuk mengetahui siapa pelanggan mereka dan bagaimana mereka menjadi pelanggan. Suatu perusahaan kartu kredit tertarik untuk mengetahui apakah mereka secara proaktif mengajukan permohonan kartu kredit ataukah mereka dihubungi telemarketer. Perusahaan tersebut mendapatkan hasil sampling berupa neraca akhir bulan, sebagaimana dapat dilihat pada tabel di bawah. Apakah cukup beralasan untuk menyimpulkan bahwa rata-rata neraca akhir bulan lebih besar bagi pemilik kartu yang dihubungi telemarketer daripada yang mengajukan sendiri? Anggaplah kedua populasi berdistribusi normal dan simpangan baku kedua populasi tidak sama. Gunakan taraf nyata 0,05. SUMBER RERATA S. BAKU SAMPLE SIZE Mengajukan $ 1.568 $ 356 10 Dihubungi $ 1.967 $ 857 8
  • 11. CONTOH PENERAPAN RUMUS III (2) Suatu artikel The Wall Street Journal baru-baru ini membandingkan biaya adopsi anak-anak dari Cina dan dari Rusia. Dari 16 sampel adopsi dari Cina, rata-rata biaya tersebut adalah $ 11.045 dengan simpangan baku $835. Dari 18 sampel adopsi dari Rusia, rata-rata biaya tersebut adalah $ 12.840 dengan simpangan baku $ 1.545. Dapatkah kita menyimpulkan bahwa rata-rata biaya adopsi dari Rusia lebih tinggi? Anggap kedua populasi berdistribusi normal dan simpangan baku keduanya tidak sama. Gunakan taraf nyata 0,05.
  • 12. UJI HIPOTESIS 2-SAMPEL SAMPEL-SAMPEL TIDAK SALING BEBAS (UJI t BERPASANGAN) ASUMSI: • Populasi selisih berdistribusi normal • Kedua sampel tidak saling bebas
  • 13. CONTOH PENERAPAN UJI t Berpasangan (1) Iklan yang diterbitkan Sylph Fitness Center mengatakan bahwa dengan mengikuti programnya akan dihasilkan pengurangan berat badan. Suatu sampel acak yang terdiri dari 8 partisipan menunjukkan hasil penimbangan sebelum dan sesudah program diikuti. Pada taraf nyata 0,01, dapatkah kita simpulkan program tersebut berhasil mengurangi berat badan? NAMA SEBELUM SESUDAH Hunter 155 154 Cashman 228 207 Mervine 141 147 Massa 162 157 Creola 211 196 Peterson 164 150 Redding 184 170 Poust 172 165
  • 14. CONTOH PENERAPAN UJI t Berpasangan (2) Pemerintah baru-baru ini memberikan dana untuk program khusus yang dirancang untuk mengurangi tingkat kriminalitas di daerah-daerah rawan kriminalitas. Suatu studi mengenai hasil program tersebut di 8 daerah rawan kriminalitas memberikan hasil sebagaimana dapat dibaca pada tabel di bawah ini. Apakah terdapat pengurangan kriminalitas setelah pengesahan program tersebut? Gunakan taraf nyata 0,01. BANYAKNYA KRIMINALITAS MENURUT WILAYAH A B C D E F G H Sebelum 14 7 4 5 17 12 8 9 Sesudah 2 7 3 6 8 13 3 5