Your SlideShare is downloading. ×
5. pengujian hipotesis deskriptif
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Saving this for later?

Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime - even offline.

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

5. pengujian hipotesis deskriptif

7,261
views

Published on

Bahan ajar Statistik Teknik Pertambangan Universitas Palangkaraya

Bahan ajar Statistik Teknik Pertambangan Universitas Palangkaraya

Published in: Education

0 Comments
3 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
7,261
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
190
Comments
0
Likes
3
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Pengujian Hipotesis Deskriptif (Perkuliahan 5) Siana Dewi Artha, ST
  • 2. Hipotesis DeskriptifHipotesis yang menyatakan tentang nilai suatu variabel mandiridan tidak membuat perbandingan atau hubungan. Hipotesis deskriptif adalah dugaan tentang nilai suatu variabel mandiri,tidak membuat perbandingan atau hubungan Dalam penelitian hanya bertujuan untuk menjelaskan satu variabel saja atau lebih dikena dengan penelitian univariat. Merupakan proses pengujian generalisasi hasil penelitian yg didasarkan pada 1 sampel Kesimpulan yg akan dihasilkan adalah apakah hipotesis yg diuji dapat digeneralisasikan atau tidak. Bila Ho diterima berarti dapat digeneralisasikan
  • 3. Statistik Uji Hipotesis Deskriptif (1 sampel) Macam Data Bentuk HipotesisData interval/ratio Deskriptif (satu Komparatif (dua sampel) Komparatif (lebih dari 2 sampel) Asosiatif variabel) (hubungan)1. t-test (1 sampel) Related Independen Related Independen Nominal Binomial Mc Nemar Fisher Exact 2 for k 2 for k Contingency 2 One Sample Probability sample sample Coefficient CData Nominal 2 Two Cochran Q Sample1. Test Binomial Sign test Median test Friedman Median Spearman Ordinal Run Test2. Chi Kuadrat (1 sampel) Wilcoxon matched parts Mann-Whitney U test Two Way- Anova Extension Rank Correlation Kruskal-Wallis Kolmogorov One Way Kendall Tau Simrnov AnovaData Ordinal Wald- Woldfowitz1. Run test Interval T Test* T-test of* T-test of* One-Way One-Way Pearson Rasio Related independent Anova* Anova* Product Moment * Two Way Two Way Anova* Anova* Partial Correlation* Multiple Correlation*
  • 4. t-test (Statistik Parametris)• Rumus t hitung
  • 5. Langkah-langkah Pengujian Hipotesis Deskriptif1) Menghitung rata-rata data2) Menghitung simpangan baku3) Menghitung harga t hitung4) Melihat harga t tabel5) Menggambarkan kurva lonceng6) Meletakkan kedudukan t hitung dan t tabel dalam kurva yang telah dibuat7) Membuat keputusan pengujian hipotesisArah Pengujian HipotesisMacam pengujian hipotesis deskriptif:1. Uji dua pihak (two tail test)2. Uji satu pihak (one tail test) Uji satu pihak ada dua : • uji pihak kanan • uji pihak kiri.Jenis uji mana yang digunakan tergantung pada bunyi hipotesis
  • 6. Uji dua pihak (two tail test)Uji dua pihak digunakan jikaHo berbunyi: “… sama dengan …” H0 : μ = μ0Ha berbunyi: “…tidak sama dengan …” Ha : μ ≠ μ0Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel Daerah Penerimaan H0 Luas daerah terarsir = α Daerah Daerahpenolakan H0 penolakan H0 -t(db;α) 0 t(db;α)
  • 7. Contoh Uji Dua Pihak:Telah dilakukan pengumpulan data untuk menguji hipotesis yang menyatakanbahwa “daya tahan berdiri pramuniaga Matahari dikota Malang adalah 4jam/hari” sebagai berikut:Penyelesaian :• H0 : μ0 = 4 jam/hari berarti daya tahan berdiri pramuniaga Matahari dikota Malang adalah 4 jam/hari• Ha : μ0 ≠ 400 jam daya tahan berdiri pramuniaga Matahari dikota Malang ≠ 4 jam/hari• N =31 dk =31-1=30•V• S = 1,81• µo = 4 jam/hari
  • 8. Daerah Penerimaan H0 Luas daerah terarsir = α Daerah Daerahpenolakan H0 penolakan H0 -2,042 -1,98 0 1,98 2,042• Dengan mengambil= 0.05, dk = 30 didapat = 2,042• Kriteria tolak hipotesis Ha jika t hitung tidak sama dengan 2,042 dan terima Ha jika sebaliknya• Penelitian memberi hasil t = 1,98• Hipotesis Ho diterima, Ha ditolak• Kesimpulan : . Jadi, bila Ho diterima, berarti Ho yang menyatakan bahwa daya tahan berdiri pramuniaga Matahari di kota Malang 4 jam/hari, dapat di generalisasi untuk seluruh populasi pramuniaga Matahari di kota Malang.
  • 9. Uji satu pihak (one tail test)-Uji Pihak KiriUji pihak kiri:Ho = “… lebih besar atau sama dengan (≥)…” H0 : μ ≥ μ0Ha = “… lebih kecil (<)…” Ha : μ < μ0Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≤ t tabel Luas daerah terarsir = α Daerah –t(db;α) 0 penolakan H0 Titik kritis t
  • 10. Contoh Uji Pihak Kiri :• Suatu perusahaan pijar merk laser, menyatakan bahwa daya tahan lampu yang dibuat paling sedikit 400 jam.• Pengumpulan data untuk menguji hipotesis yang menyatakan bahwa “daya tahan lampu yang dibuat paling sedikit 400 jam” sebagai berikut: 450 390 400 480 500 350 400 340 300 300 375 425 400 425 390 350 360 300 200 300 380 345 340 250 400Penyelesaian :• H0 : μ0 ≥ 400 jam berarti daya tahan lampu paling sedikut 400 jam• Ha : μ0 < 400 jam berarti daya tahan lampu lebih kecil dari 400 jam• v• N = 25  dk = 25-1=24• Simpangan baku melalui perhitungan S = 68,25 ton• µo = 400 jam
  • 11. Luas daerah terarsir = α Daerah -2,49 -1,71 0 penolakan H0 Titik kritis t• Dengan mengambil= 0.05, dk = 24 didapat = 1,711• Kriteria tolak hipotesis Ha jika t hitung lebih besar atau sama dengan 1,711 dan terima Ho jika sebaliknya.• Penelitian memberi hasil t = -2,49• Hipotesis Ho ditolak, Ha diterima• Kesimpulan : Daya tahan lampu lebih kecil dari 400 jam
  • 12. Uji satu pihak (one tail test)- Uji Pihak KananUji pihak kanan : H0 : μ ≤ μ0Ho = “… lebih kecil atau sama dengan (≤)…” Ha : μ > μ0Ha = “… lebih besar (>)…”Kesimpulan: Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel Luas daerah terarsir = α Daerah penolakan H0 0 t(db;α) Titik kritis z atau t
  • 13. Contoh Uji Pihak Kanan :Dengan suntikan hormon tertentu pada ayam/ikan akan menambah berat badannya rata-rata 4.5 ton per kelompok. Sampel acak yang terdiri atas31 kelompok ayam/ikan yang telah diberi suntikan hormon memberikan rata-rata 4.9 ton dan simpangan baku = 0.8 ton. Apakah pernyataantersebut diterima? Bahwa pertambahan rata-rata paling sedikit 4.5 ton.Penyelesaian :• H :µ ≤ 4.5, berarti penyuntikan hormon pada ayam/ikan tidak menyebabkan bertambahnya rata-rata berat badan dengan 4.5 ton• A : µ > 4.5, berarti penyuntikan hormon pada ayam/ikan menyebabkan bertambahnya rata-rataberat badan paling sedikit dengan 4.5• X = 4.9 ton• N = 31  dk = 31-1=30• S = 0.8 ton• µo = 4.5 ton
  • 14. Luas daerah terarsir = α 0 2,46 2,78 Daerah Titik kritis t penolakan H0• Dengan mengambil= 0.01, dk = 30 didapat = 2.46• Kriteria tolak hipotesis Ha jika t hitung lebihbesar atau sama dengan 2.46 dan terima Ha jika sebaliknya• Penelitian memberi hasil t = 2.78• Hipotesis Ha ditolak, Ho diterima• Kesimpulan : Penyuntikan hormon terhadap ayam/ikan dapat menambah berat badanrata-rata paling sedikit dengan 4.5 ton
  • 15. Test Binomial Test Binomial digunakan untuk menguji hipotesis bila dalam popolasi terdiri atas dua kelompok kelas, datanya berbentuk nominal dan jumlah sampelnya kecil (kurang dari 25), sehingga Chi- Kuadrat tidak dapat digunakan.. Dua kelompok kelas itu misalnya kelas priadan wanita,senior dan yunior,dll. Jadi, Test Binomial digunakan untukmenguji hipotesis deskriptif bila datanya nominal berbentuk dua kategori atau dua klas. Tes ini dikatakan sebagai test Binomial, karena distribusi data dalam populasi itu berbentuk binomial. Distribusi binomial adalah distribusi yangterdiri dari 2 klas. Jadi, bila dalam satu populasi dengan jumlah N, terdapat 1kelas yang berkategori x, maka kategori yang lain adalah N-x.
  • 16. Syarat dan Ketentuan Tes BinominalSyarat:Populasi terdiri 2 klas (misal: pria dan wanita)Data Nominal Jumlah sampel kecil (<25)Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelas dengan kategori (x) dan kelas dengan ketegori (N-x)Ketentuan:Bila harga P > α , Ho diterimaP = proporsi kasus (lihat tabel)Α = taraf kesalahan ( 1% = 0,01)
  • 17. Contoh Tes Binominal:Penelitian tentang kecenderungan Bumil memilih tempat bersalin diPolin desa atau di Puskesmas. Jumlah sampel 24 Bumil, 14 Bumilmemilih di Polindes,10 Bumil memilih di Puskesmas.Penyelesaian :• Ho = peluang Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau Puskesmas adalah sama, yaitu 50%• Ho = p1 = p2 = 0,5• Sampel (n) = 24• Frekuensi kelas terkecil (x) = 10• Tabel (n=24, x=10)• koefisien binomial (p) = 0,271Bila taraf kesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01 p = 0,271 > 0,01 Ho diterimaKesimpulan: kemungkinan Bumil memilih tempat bersalin di Polindes atau di Puskesmas adalah sama yaitu 50 %.