SlideShare a Scribd company logo
1 of 36
Download to read offline
UJI Normalitas dan
Homogenitas
Created By:
Aisyah Turidho (06081281520073)
Reno Sutriono (06081381520044)
M. Rizky Tama Putra (06081381419045)
Uji Normalitas
Cara menentukan data distribusi normal
atau tidak diantaranya:
1. Grafik Ogive
2. Tingkat kemiringan
3. Uji Chi-Kuadrat
4. Uji Liliefor
5. Uji Kolmogorov-Smirnov
Dll
Statistik
Deskriptif
Statistik
Induktif
Uji Chi-Kuadrat
Hipotesis:
𝐻0:Tidak ada perbedaan distribusi frekuensi populasi
𝐻1: Ada perbedaan distribusi frekuensi populasi
Pengujian:
π›˜2
=
𝑖=1
π‘˜
𝑂𝑖 βˆ’ 𝐸𝑖
2
𝐸𝑖
Dimana:
𝑂𝑖=frekuensi observasi/pengamatan ke-i,
𝐸𝑖= frekuensi harapan ke i
k = jumlah kelas/kelompok
𝐻0 ditolak jika π›˜β„Žπ‘–π‘‘.
2
> π›˜π›Ό
2 dengan derajat bebas(db)
Untuk Data Tunggal
𝑑𝑏 = π‘˜ βˆ’ 1
Untuk Data Kelompok
𝑑𝑏 = π‘˜ βˆ’ 3
Contoh Soal
Ujikan normal atau tidak data pengukuran
terhadap tinggi mahasiswa tingkat pertama
dilakukan dan diambil sebuah sampel acak
berukuran 100 berikut dengan metode chi-
square? Tinggi (cm) f
140 – 144
145 – 149
150 – 154
155 – 159
160 – 164
165 – 169
170 – 174
7
10
16
23
21
17
6
Jumlah 100
Penyelesaian:
Setelah dihitung π‘₯ = 157,8 dan 𝑆 = 8,09.
Selanjutnya tentukan batas-batas kelas dan cari
nilai 𝑍𝑖 =
π‘₯π‘–βˆ’π‘₯
𝑠
kemudian lihat π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™. Dari
π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ pada tepi atas dan bawah didapat
peluang kelas ke-i dan frekuensi ekspektasinya
dihitung dengan cara mengalikan peluang kelas
dengan jumlah frekuensi.
Daftar Frekuensi Ekspektasi dan Observasi
Batas Kelas
(π‘₯𝑖)
𝑍𝑖 =
π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯
𝑠
π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ Frekuensi
Ekspektasi
(𝐸𝑖)
Frekuensi
Observasi
(𝑂𝑖)
139,5
144,5
149,4
154,5
159,5
164,5
169,5
174,5
βˆ’ 2,26
βˆ’ 1,64
βˆ’ 1,03
βˆ’ 0,41
0,21
0,83
1,45
2,06
0,0386
0,1010
0,1894
0,2423
0,2135
0,1298
0,0538
3,9
10,1
16,9
24,2
21,4
13,0
5,4
7
10
16
23
21
17
6
πœ’2
=
(7 βˆ’ 3,9)2
3,9
+
(10 βˆ’ 10,1)2
10,1
+
(16 βˆ’ 18,9)2
18,9
+
(23 βˆ’ 24,2)2
24,2
+
(21 βˆ’ 21,4)2
21,4
+
(17 βˆ’ 13,0)2
13,0
+
(6 βˆ’ 5,5)2
5,4
= 4,27
Dari daftar frekuensi dapat dilihat π‘˜ = 7 jadi 𝑑𝑏 = 4,
misal gunakan signifikansi 𝛼 = 0,05 :
πœ’π›Ό
2
= 9,49 berarti 4,27 < 9,49 οƒ  πœ’β„Žπ‘–π‘‘.
2
< πœ’π›Ό
2
sehingga 𝐻0 diterima berarti daftartersebut berdistribusi
normal
Uji Liliefor
Untuk melakukan uji normalitas dengan cara ini
maka:
β€’ Menentukan taraf signifikansi (𝛼) yaitu misalkan
pada 𝛼 = 5% (0,05) dengan hipotesis yang akan
diuji:
𝐻0 = Data berdistribusi normal, melawan
𝐻1 = Data tidak berdistribusi normal
Dengan kriteria pengujian:
Jika 𝐿𝑂 = πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” < πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ terima 𝐻0
Jika 𝐿𝑂 = πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” > πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ tolak 𝐻0
Lanjutan Uji Liliefors
β€’ Lakukan langkah-langkah pengujian normalitas berikut;
(1) Data pengamatan π‘Œ1, π‘Œ2, π‘Œ3, ... , π‘Œπ‘› dijadikan bilangan
baku 𝑍1, 𝑍2, 𝑍3, ... , 𝑍𝑛 dengan menggunakan rumus :
𝑍𝑖 =
(π‘Œπ‘– βˆ’ π‘Œ)
𝑠
(2) Untuk setiap bilangan baku ini dengan menggunakan
daftar distribusi normal baku, kemudian dihitung peluang
𝐹 𝑍𝑖 = 𝑃(𝑍 ≀ 𝑍𝑖)
Lanjutan Uji Liliefors
(3) Hitung proporsi 𝑍1, 𝑍2, 𝑍3, ... , 𝑍𝑛 yang lebi kecil atau sama
dengan Z. Jika proporsi ini dinyatakan dengan S(𝑍𝑖) maka:
𝑆 𝑍𝑖 =
π‘“π‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– πΎπ‘’π‘šπ‘’π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘“
𝑛
(4) Hitung 𝐹 𝑍𝑖 βˆ’ 𝑆(𝑍𝑖) dan tentukan harga mutlaknya
(5) Harga mutlak yang paling besar sebagai harga 𝐿𝑂 atau
πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘”
β€’ Untuk menerima atau menolak hipotesis nol (𝐻0),
bandingkan 𝐿𝑂 dengan πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ yang didapat dari tabel
liliefors untuk taraf nyata(signifikansi) yang dipilih.
Contoh Soal
Lakukan uji normalitas dari hasil pengumpulan
data suatu sampel berikut :
2 3 4 2 4 3 5 4
5 5 6 6 6 5 5 9
6 6 8 8 8 8 9 9
Penyelesaian
Tabel Deskriptif
No Yi fi fiYi ( Yi – Y )2 Fi ( Yi – Y )2
1 2 2 4 13,4 26,9
2 3 2 6 7,1 14,2
3 4 3 12 2,8 8,3
4 5 5 25 0,4 2,2
5 6 5 30 0,1 0,6
6 8 4 32 5,4 21,8
7 9 3 27 11,1 33,3
Jumlah 24 136 107,3
Lanjutan Penyelesaian
β€’ Sehingga didapat, mean =π‘Œ = 𝑓i
–
Yi
𝑓i
= 5,7
β€’ simpangan baku = s =
𝑓𝑖(π‘Œπ‘– βˆ’π‘Œ)2
π‘›βˆ’1
= 2,2
β€’ Selanjutnya, lakukan konversi setiap nilai
mentah Yi menjadi nilai baku Zi, dan
selanjutnya tentukan nilai LO
Lanjutan Penyelesaian
Tabel Uji Lilliefors
No Yi fi fkuartil ≀
Zi Ztabel F I z I S I z I I FIZI – SIZI I
1 2 2 2 -1,70 0,4554 0,0446 0,0833 0.0387
2 3 2 4 -1,23 0,3907 0,1093 0,1667 0,0574
3 4 3 7 -0,77 0,2794 0,2206 0,2917 0,0711
4 5 5 12 -0,31 0,1217 0,3783 0,5000 0,1217
5 6 5 17 -0,15 0,0596 0,5596 0,7083 0,1487
6 8 4 21 1,08 0,3599 0,8599 0,8750 0,0151
7 9 3 24 1,54 0,4382 0,9382 1,0000 0,0618
24
Lanjutan Penyelesaian
Dari hasil perhitungan dalam tabel tersebut
didapat LO = 0,1487; sedangkan dari tabel
Lilliefors untuk dan n=24 didapat nilai Llabel =
0,173. Karena nilai LO < L maka H0 diterima
disimpulkan β€œ data atau sampel berdistribusi
normal”.
Uji Kolmogorov-Smirnov
Untuk melakukan uji ini hal yang harus dilakukan
antara lain:
β€’ Menentukan taraf signifikansi (𝛼), misal 𝛼 = 0,05
β€’ Hipotesis yang akan diuji yaitu:
𝐻0 : Data berdistribusi normal, melawan
𝐻1 : Data tidak berdistribusi normal
β€’ dengan kriteria pengujian sebagai berikut:
Tolak 𝐻0 jika 𝐷0 > π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
Terima 𝐻0 jika 𝐷0 < π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
Lanjutan Uji Kolmogorov-Smirnov
β€’ Untuk menghitung 𝐷0 maka cari nilai
𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆 dan pilih 𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆 yang tertinggi.
Untuk mencari 𝐹𝑇 dan 𝐹𝑆 maka hitung dahulu
𝑍𝑖
𝑍𝑖 =
π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯
𝑆
𝐹𝑇 = peluang normal = 𝑃(𝑍 ≀ 𝑍𝑖)
𝐹𝑆 = peluang empiris =
πΉπ‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– πΎπ‘’π‘šπ‘’π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘“ 𝑍𝑖
𝑛
Contoh Soal
Dari pengukuran suatu variabel bebas diperoleh skor sebagai berikut:
55,7 59,62 59,62 53,85
48,08 36,54 65,38 51,92
55,77 67,31 42,31 55,77
67,31 40,38 65,38 61,54
69,23 82,69 59,62 65,38
55,77 46,15 55,77 65,38
51,92 67,31 71,15 61,54
65,38 53,85 65,38 42,31
80,77 65,38 78,84 61,54
34,62 63,46 84,61
Dari data diatas hitung rata-rata dan variansinya, π‘₯ = 59,86 dan 𝑆 =
11,85.
π‘₯𝑖 𝑧𝑖 𝐹𝑇 𝐹𝑆 𝐷0 = 𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆
34,62 βˆ’ 2,13 0,016 0,026 0,01
36,54 βˆ’ 1,97 0,0024 0,051 0,0486
40,38 βˆ’ 1,64 0,050 0,077 0,027
42,31 βˆ’ 1,48 0,069 0,103 0,034
42,31 βˆ’ 1,48 0,069 0,128 0,059
46,15 βˆ’ 1,16 0,123 0,154 0,031
48,08 βˆ’ 0,99 0,161 0,179 0,018
51,92 βˆ’ 0,67 0,251 0,205 0,046
51,92 βˆ’ 0,67 0,251 0,231 0,02
53,85 βˆ’ 0,51 0,305 0,256 0,049
53,85 βˆ’ 0,51 0,305 0,282 0,023
55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,308 0,055
55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,333 0,03
55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,359 0,004
55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,385 0,022
55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,410 0,047
59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,436 0,056
59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,462 0,03
59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,487 0,005
61,54 0,14 0,556 0,513 0,043
61,54 0,14 0,556 0,538 0,018
61,54 0,14 0,556 0,564 0,008
63,46 0,30 0,618 0,590 0,028
65,38 0,47 0,681 0,615 0,066
65,38 0,47 0,681 0,641 0,04
65,38 0,47 0,681 0,667 0,014
65,38 0,47 0,681 0,692 0,011
65,38 0,47 0,681 0,718 0,037
65,38 0,47 0,681 0,744 0,063
65,38 0,47 0,681 0,769 0,088
67,31 0,63 0,736 0,795
0,059
67,31 0,63 0,736 0,821
0,085
67,31 0,63 0,736 0,846
0,11
69,23 0,79 0,785 0,872
0,087
71,15 0,95 0,829 0,897
0,068
78,84 1,60 0,945 0,923
0,022
80,77 1,76 0,961 0,949
0,012
82,69 1,93 0,973 0,974
0,001
84,61 2,09 0,982 1
0,018
β€’ 𝐷0 = 0,088
β€’ Lihat tabel kolmogorof dengan 𝛼 = 0,05 dan n
= 39, maka π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ = 0,218
β€’ 0,088 < 0,218 οƒ  𝐷0 < π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ maka 𝐻0
diterima artinya data tersebut berdistribusi
normal.
Uji Homogenitas
Homogen οƒ  syarat uji statistik inferensial
parametrik
Terknik Pengujiannya antara lain:
1. Uji Hartley
2. Uji Bartlett
Dll
Uji Hartley
𝐹 π‘šπ‘Žπ‘₯ =
π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘ π‘– π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘π‘’π‘ π‘Žπ‘Ÿ
π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘ π‘– π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘π‘’π‘ π‘Žπ‘Ÿ
Adapun kriteria pengujiannya sebagai berikut:
β€’ Terima 𝐻0 jika 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” ≀ 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
β€’ Tolak 𝐻0 jika 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” > 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
β€’ 𝐻0 menyatakan variansi homogen sedangkan 𝐻1
menyatakan variansi tidak homogen
Contoh Soal
Skor 4 kelompok hasil uji coba suatu penelitian sebagai berikut:
Penyelesaian:
β€’ 𝐻0 = 𝜎𝐴
2
= 𝜎𝐡
2
= 𝜎𝐢
2
= 𝜎𝐷
2
β€’ 𝐻1 = π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘Žπ‘π‘Žπ‘‘ 𝜎2 π‘¦π‘Žπ‘›π‘” π‘‘π‘–π‘‘π‘Žπ‘˜ π‘ π‘Žπ‘šπ‘Ž
Kelompok A Kelompok B Kelompok C Kelompok D
25 26 21 28
30 31 29 28
32 38 29 36
36 39 31 37
40 39 37 39
Lanjutan Penyelesaian:
Berdasarkan data diatas, hitung variansi masing-masing
kelompok:
𝑆𝐴
2
= 32,8 𝑆𝐢
2
= 32,8
𝑆𝐡
2
= 34,3 𝑆𝐷
2
= 27,3
𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” =
34,3
27,3
= 1,2564
𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ = 20,6 (𝑛 βˆ’ 1 = 4, π‘˜ = 4)
Kesimpulan: 𝐻0 diterima katena 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” <
𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ yang berarti keempat kelompok itu homogen
Uji Bartlett
Untuk melakukan pengujian ini kita misalkan
sampel berukuran n1, n2, ... , nk dengan data Yij (i
= 1,2,3...,k dan j = 1, 2, 3, ..., nk) dari sampel-
sampel itu hitung variannya.
Dari Populasi Ke
1 2 .... k
π‘Œ11
π‘Œ12
.
.
π‘Œ1𝑛1
π‘Œ21
π‘Œ22
.
.
π‘Œ2𝑛2
......
......
......
π‘Œπ‘˜1
π‘Œπ‘˜2
.
.
π‘Œπ‘˜π‘›π‘˜
Lanjutan Uji Bartlet
Tabel Penolong Uji Bartlett
H0 = 𝑆1
2
= 𝑆2
2
= β‹― π‘†π‘˜
2
Sampel ke db Si
2 Log Si
2 (db) Log Si
2
1
2
.
.
k
𝑛1 βˆ’ 1
𝑛2 βˆ’ 1
.
.
π‘›π‘˜ βˆ’ 1
𝑆1
2
𝑆2
2
.
.
π‘†π‘˜
2
log 𝑆1
2
log 𝑆2
2
.
.
log π‘†π‘˜
2
(𝑛1 βˆ’ 1) log 𝑆1
2
(𝑛2 βˆ’ 1) log 𝑆2
2.
.
(π‘›π‘˜ βˆ’ 1)log π‘†π‘˜
2
𝑑𝑏
- -
db LogSi
2
Lanjutan Uji Bartlett
Dari daftar diatas hitung harga-harga yang diperlukan
yaitu:
𝑆2 =
𝑛𝑖 βˆ’ 1 𝑆𝑖
2
𝑛𝑖 βˆ’ 1
𝐡 = (log 𝑆2) 𝑛𝑖 βˆ’ 1
β€’ Untuk uji bartlet gunakan statistik chi-kuadrat dengan
rumus:
𝑋2 = (ln 10) {𝐡 βˆ’ 𝑛𝑖 βˆ’ 1 log 𝑆𝑖
2
}
Lanjutan Uji Bartlett
Dengan taraf nyata 𝛼, hipotesis ditolak jika π‘ΏπŸ
β‰₯
𝑿 𝜢
𝟐
dimana 𝑋 𝛼
2
didapat dari daftar distribusi
chi-kuadrat dengan 𝑑𝑏 = (π‘˜ βˆ’ 1)
Contoh Soal
Diketahui perbandingan keuangan antara
Pemerintah Pusat (X1), Propinsi (X2) dan
Kabupaten/Kota (X3), di wilayah CJDW seperti
tabel berikut:
Tabel Nilai Varians
Nilai
Varians
Sampel
Jenis Variabel: Perbandingan Keuangan
Pusat
(X1)
Propinsi
(X2)
Kabupaten/Kota
(X3)
S2 37,934 51,760 45,612
n 65 65 65
Langkah Penyelesaian
β€’ Buat tabel uji bartlet
Tabel Uji Bartlet
Sampel db = (𝑛 βˆ’ 1) 𝑆𝑖
2
π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖
2
𝑑𝑏 π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖
2
1 = (X1) 64 37,934 1,58 101,12
2 = (X2) 64 51,760 1,71 109,44
3 = (X3) 64 45,612 1,66 106,24
Jumlah = 3
𝑛𝑖 βˆ’ 1 = 192
- -
𝑑𝑏 π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖
2
= 316,8
Lanjutan Langkah Penyelesaian
β€’ Hitung varians gabungan dari ketiga sampel
tersebut
𝑆2
=
𝑛1. 𝑆1
2
+ 𝑛2. 𝑆2
2
+ 𝑛3. 𝑆3
2
𝑛1 + 𝑛2 + 𝑛3
𝑆2 =
64 . 37,934 + 64 . 51,760 + (64 . 45,612)
64 + 64 + 64
𝑠2
=
8659,584
192
= 45,102
Lanjutan Langkah Penyelesaian
β€’ Menghitung π‘™π‘œπ‘” 𝑆2
= log 45,102 = 1,6542
β€’ Menghitung nilai 𝐡 = π‘™π‘œπ‘” 𝑆2
. (𝑛𝑖 βˆ’
Lanjutan Langkah Penyelesaian
β€’ Bandingkan π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘”
2
dengan π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
2
, untuk 𝛼 = 0,05
dan derajat kebebasan (db) = π‘˜ βˆ’ 1 = 3 βˆ’ 1 = 2, maka
π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
2
= 5,991. Dengan kriteria pengujian sebagai
berikut:
Jika : π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘”
2
β‰₯ π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
2
, tidak homogen
Jika: π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘”
2
≀ π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
2
, homogen
1,863 < 5,991 berarti π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘”
2
< π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
2
, maka nilai
varians-variansnya homogen
Kesimpulan:analisis uji komparatif dapat dilanjutkan
Any
Questions
???

More Related Content

Similar to tugas7b.pdf

Normalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasNormalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasAYU Hardiyanti
Β 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Torang Aritonang
Β 
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaRegegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaAyda Fitriani
Β 
Uji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riUji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riratuilma
Β 
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdfP13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdfM. Jainuri, S.Pd., M.Pd
Β 
171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawanMuhajirin Hajir
Β 
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptx
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptxKelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptx
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptxIrfan Sirad
Β 
estimasi permintaan
estimasi permintaanestimasi permintaan
estimasi permintaanmas karebet
Β 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaSyahar Legenda Markus Lionel
Β 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaRizkisetiawan13
Β 
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7Emilia Wati
Β 
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataUkuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataAisyah Turidho
Β 
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)reno sutriono
Β 
Uji persyaratan
Uji persyaratanUji persyaratan
Uji persyaratanT. Astari
Β 

Similar to tugas7b.pdf (20)

Makalah Uji T
Makalah Uji TMakalah Uji T
Makalah Uji T
Β 
Normalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitasNormalitas & homogenitas
Normalitas & homogenitas
Β 
Pertemuan 4
Pertemuan 4Pertemuan 4
Pertemuan 4
Β 
Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6Ppt anova k elompok 6
Ppt anova k elompok 6
Β 
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaRegegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Β 
P13 uji persyaratan analisis data
P13 uji persyaratan analisis dataP13 uji persyaratan analisis data
P13 uji persyaratan analisis data
Β 
Reliabilitas
Reliabilitas Reliabilitas
Reliabilitas
Β 
Dasar dasar pengetahuan
Dasar dasar pengetahuanDasar dasar pengetahuan
Dasar dasar pengetahuan
Β 
Uji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas riUji normalitas dan homogenitas ri
Uji normalitas dan homogenitas ri
Β 
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdfP13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
P13_Uji Persyaratan Analisis Data.pdf
Β 
171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan171050801029 ona dermawan
171050801029 ona dermawan
Β 
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptx
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptxKelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptx
Kelompok 3 Analisa Kuantitatif.pptx
Β 
estimasi permintaan
estimasi permintaanestimasi permintaan
estimasi permintaan
Β 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Β 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Β 
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7
Emilia wati semester 3 akuntansi_bab 7
Β 
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataUkuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Β 
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Β 
Pertemuan 5
Pertemuan 5Pertemuan 5
Pertemuan 5
Β 
Uji persyaratan
Uji persyaratanUji persyaratan
Uji persyaratan
Β 

Recently uploaded

Pengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerja
Pengertian, Konsep dan Jenis Modal KerjaPengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerja
Pengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerjamonikabudiman19
Β 
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptxfitriamutia
Β 
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BERAU
Β 
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi Model
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi ModelBab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi Model
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi ModelAdhiliaMegaC1
Β 
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptx
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptxBAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptx
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptxTheresiaSimamora1
Β 
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdf
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdfKESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdf
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdfNizeAckerman
Β 
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.ppt
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.pptkonsep akuntansi biaya, perilaku biaya.ppt
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.pptAchmadHasanHafidzi
Β 
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.ppt
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.pptPengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.ppt
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.pptAchmadHasanHafidzi
Β 
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintah
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintahKeseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintah
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintahUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BERAU
Β 
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYA
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYAKREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYA
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYARirilMardiana
Β 
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN I
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN IPIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN I
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN IAccIblock
Β 
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.pptsantikalakita
Β 
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIAKONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIAAchmadHasanHafidzi
Β 
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.ppt
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.pptKonsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.ppt
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.pptAchmadHasanHafidzi
Β 
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptx
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptxPPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptx
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptximamfadilah24062003
Β 
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategik
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen StrategikKonsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategik
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategikmonikabudiman19
Β 

Recently uploaded (16)

Pengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerja
Pengertian, Konsep dan Jenis Modal KerjaPengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerja
Pengertian, Konsep dan Jenis Modal Kerja
Β 
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx
5. WAKALH BUL UJRAH DAN KAFALAH BIL UJRAH.pptx
Β 
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptxANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
ANALISIS SENSITIVITAS SIMPLEKS BESERTA PERUBAHAN KONTRIBUSI.pptx
Β 
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi Model
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi ModelBab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi Model
Bab 13 Pemodelan Ekonometrika: Spesifikasi Model
Β 
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptx
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptxBAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptx
BAB 4 C IPS KLS 9 TENTANG MASA DEMOKRASI TERPIMPIN.pptx
Β 
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdf
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdfKESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdf
KESEIMBANGAN PEREKONOMIAN DUA SEKTOR.pdf
Β 
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.ppt
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.pptkonsep akuntansi biaya, perilaku biaya.ppt
konsep akuntansi biaya, perilaku biaya.ppt
Β 
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.ppt
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.pptPengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.ppt
Pengantar Akuntansi dan Prinsip-prinsip Akuntansi.ppt
Β 
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintah
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintahKeseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintah
Keseimbangan perekonomian tigas termasuk peran pemerintah
Β 
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYA
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYAKREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYA
KREDIT PERBANKAN JENIS DAN RUANG LINGKUPNYA
Β 
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN I
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN IPIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN I
PIUTANG, AKUNTANSI, AKUNTANSI KEUANGAN LANJUTAN I
Β 
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt
11.-SUPERVISI-DALAM-MANAJEMEN-KEPERAWATAN.ppt
Β 
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIAKONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
KONSEP & SISTEM PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
Β 
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.ppt
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.pptKonsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.ppt
Konsep Dasar Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya.ppt
Β 
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptx
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptxPPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptx
PPT KEGIATAN MENGOLAKASIAN DANA SUKU BUNGA KLP 4.pptx
Β 
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategik
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen StrategikKonsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategik
Konsep Dasar Manajemen, Strategik dan Manajemen Strategik
Β 

tugas7b.pdf

  • 1. UJI Normalitas dan Homogenitas Created By: Aisyah Turidho (06081281520073) Reno Sutriono (06081381520044) M. Rizky Tama Putra (06081381419045)
  • 2. Uji Normalitas Cara menentukan data distribusi normal atau tidak diantaranya: 1. Grafik Ogive 2. Tingkat kemiringan 3. Uji Chi-Kuadrat 4. Uji Liliefor 5. Uji Kolmogorov-Smirnov Dll Statistik Deskriptif Statistik Induktif
  • 3. Uji Chi-Kuadrat Hipotesis: 𝐻0:Tidak ada perbedaan distribusi frekuensi populasi 𝐻1: Ada perbedaan distribusi frekuensi populasi Pengujian: π›˜2 = 𝑖=1 π‘˜ 𝑂𝑖 βˆ’ 𝐸𝑖 2 𝐸𝑖 Dimana: 𝑂𝑖=frekuensi observasi/pengamatan ke-i, 𝐸𝑖= frekuensi harapan ke i k = jumlah kelas/kelompok 𝐻0 ditolak jika π›˜β„Žπ‘–π‘‘. 2 > π›˜π›Ό 2 dengan derajat bebas(db) Untuk Data Tunggal 𝑑𝑏 = π‘˜ βˆ’ 1 Untuk Data Kelompok 𝑑𝑏 = π‘˜ βˆ’ 3
  • 4. Contoh Soal Ujikan normal atau tidak data pengukuran terhadap tinggi mahasiswa tingkat pertama dilakukan dan diambil sebuah sampel acak berukuran 100 berikut dengan metode chi- square? Tinggi (cm) f 140 – 144 145 – 149 150 – 154 155 – 159 160 – 164 165 – 169 170 – 174 7 10 16 23 21 17 6 Jumlah 100
  • 5. Penyelesaian: Setelah dihitung π‘₯ = 157,8 dan 𝑆 = 8,09. Selanjutnya tentukan batas-batas kelas dan cari nilai 𝑍𝑖 = π‘₯π‘–βˆ’π‘₯ 𝑠 kemudian lihat π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™. Dari π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ pada tepi atas dan bawah didapat peluang kelas ke-i dan frekuensi ekspektasinya dihitung dengan cara mengalikan peluang kelas dengan jumlah frekuensi.
  • 6. Daftar Frekuensi Ekspektasi dan Observasi Batas Kelas (π‘₯𝑖) 𝑍𝑖 = π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯ 𝑠 π‘π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ Frekuensi Ekspektasi (𝐸𝑖) Frekuensi Observasi (𝑂𝑖) 139,5 144,5 149,4 154,5 159,5 164,5 169,5 174,5 βˆ’ 2,26 βˆ’ 1,64 βˆ’ 1,03 βˆ’ 0,41 0,21 0,83 1,45 2,06 0,0386 0,1010 0,1894 0,2423 0,2135 0,1298 0,0538 3,9 10,1 16,9 24,2 21,4 13,0 5,4 7 10 16 23 21 17 6
  • 7. πœ’2 = (7 βˆ’ 3,9)2 3,9 + (10 βˆ’ 10,1)2 10,1 + (16 βˆ’ 18,9)2 18,9 + (23 βˆ’ 24,2)2 24,2 + (21 βˆ’ 21,4)2 21,4 + (17 βˆ’ 13,0)2 13,0 + (6 βˆ’ 5,5)2 5,4 = 4,27 Dari daftar frekuensi dapat dilihat π‘˜ = 7 jadi 𝑑𝑏 = 4, misal gunakan signifikansi 𝛼 = 0,05 : πœ’π›Ό 2 = 9,49 berarti 4,27 < 9,49 οƒ  πœ’β„Žπ‘–π‘‘. 2 < πœ’π›Ό 2 sehingga 𝐻0 diterima berarti daftartersebut berdistribusi normal
  • 8. Uji Liliefor Untuk melakukan uji normalitas dengan cara ini maka: β€’ Menentukan taraf signifikansi (𝛼) yaitu misalkan pada 𝛼 = 5% (0,05) dengan hipotesis yang akan diuji: 𝐻0 = Data berdistribusi normal, melawan 𝐻1 = Data tidak berdistribusi normal Dengan kriteria pengujian: Jika 𝐿𝑂 = πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” < πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ terima 𝐻0 Jika 𝐿𝑂 = πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” > πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ tolak 𝐻0
  • 9. Lanjutan Uji Liliefors β€’ Lakukan langkah-langkah pengujian normalitas berikut; (1) Data pengamatan π‘Œ1, π‘Œ2, π‘Œ3, ... , π‘Œπ‘› dijadikan bilangan baku 𝑍1, 𝑍2, 𝑍3, ... , 𝑍𝑛 dengan menggunakan rumus : 𝑍𝑖 = (π‘Œπ‘– βˆ’ π‘Œ) 𝑠 (2) Untuk setiap bilangan baku ini dengan menggunakan daftar distribusi normal baku, kemudian dihitung peluang 𝐹 𝑍𝑖 = 𝑃(𝑍 ≀ 𝑍𝑖)
  • 10. Lanjutan Uji Liliefors (3) Hitung proporsi 𝑍1, 𝑍2, 𝑍3, ... , 𝑍𝑛 yang lebi kecil atau sama dengan Z. Jika proporsi ini dinyatakan dengan S(𝑍𝑖) maka: 𝑆 𝑍𝑖 = π‘“π‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– πΎπ‘’π‘šπ‘’π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘“ 𝑛 (4) Hitung 𝐹 𝑍𝑖 βˆ’ 𝑆(𝑍𝑖) dan tentukan harga mutlaknya (5) Harga mutlak yang paling besar sebagai harga 𝐿𝑂 atau πΏβ„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” β€’ Untuk menerima atau menolak hipotesis nol (𝐻0), bandingkan 𝐿𝑂 dengan πΏπ‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ yang didapat dari tabel liliefors untuk taraf nyata(signifikansi) yang dipilih.
  • 11. Contoh Soal Lakukan uji normalitas dari hasil pengumpulan data suatu sampel berikut : 2 3 4 2 4 3 5 4 5 5 6 6 6 5 5 9 6 6 8 8 8 8 9 9
  • 12. Penyelesaian Tabel Deskriptif No Yi fi fiYi ( Yi – Y )2 Fi ( Yi – Y )2 1 2 2 4 13,4 26,9 2 3 2 6 7,1 14,2 3 4 3 12 2,8 8,3 4 5 5 25 0,4 2,2 5 6 5 30 0,1 0,6 6 8 4 32 5,4 21,8 7 9 3 27 11,1 33,3 Jumlah 24 136 107,3
  • 13. Lanjutan Penyelesaian β€’ Sehingga didapat, mean =π‘Œ = 𝑓i – Yi 𝑓i = 5,7 β€’ simpangan baku = s = 𝑓𝑖(π‘Œπ‘– βˆ’π‘Œ)2 π‘›βˆ’1 = 2,2 β€’ Selanjutnya, lakukan konversi setiap nilai mentah Yi menjadi nilai baku Zi, dan selanjutnya tentukan nilai LO
  • 14. Lanjutan Penyelesaian Tabel Uji Lilliefors No Yi fi fkuartil ≀ Zi Ztabel F I z I S I z I I FIZI – SIZI I 1 2 2 2 -1,70 0,4554 0,0446 0,0833 0.0387 2 3 2 4 -1,23 0,3907 0,1093 0,1667 0,0574 3 4 3 7 -0,77 0,2794 0,2206 0,2917 0,0711 4 5 5 12 -0,31 0,1217 0,3783 0,5000 0,1217 5 6 5 17 -0,15 0,0596 0,5596 0,7083 0,1487 6 8 4 21 1,08 0,3599 0,8599 0,8750 0,0151 7 9 3 24 1,54 0,4382 0,9382 1,0000 0,0618 24
  • 15. Lanjutan Penyelesaian Dari hasil perhitungan dalam tabel tersebut didapat LO = 0,1487; sedangkan dari tabel Lilliefors untuk dan n=24 didapat nilai Llabel = 0,173. Karena nilai LO < L maka H0 diterima disimpulkan β€œ data atau sampel berdistribusi normal”.
  • 16. Uji Kolmogorov-Smirnov Untuk melakukan uji ini hal yang harus dilakukan antara lain: β€’ Menentukan taraf signifikansi (𝛼), misal 𝛼 = 0,05 β€’ Hipotesis yang akan diuji yaitu: 𝐻0 : Data berdistribusi normal, melawan 𝐻1 : Data tidak berdistribusi normal β€’ dengan kriteria pengujian sebagai berikut: Tolak 𝐻0 jika 𝐷0 > π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ Terima 𝐻0 jika 𝐷0 < π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™
  • 17. Lanjutan Uji Kolmogorov-Smirnov β€’ Untuk menghitung 𝐷0 maka cari nilai 𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆 dan pilih 𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆 yang tertinggi. Untuk mencari 𝐹𝑇 dan 𝐹𝑆 maka hitung dahulu 𝑍𝑖 𝑍𝑖 = π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯ 𝑆 𝐹𝑇 = peluang normal = 𝑃(𝑍 ≀ 𝑍𝑖) 𝐹𝑆 = peluang empiris = πΉπ‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– πΎπ‘’π‘šπ‘’π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘“ 𝑍𝑖 𝑛
  • 18. Contoh Soal Dari pengukuran suatu variabel bebas diperoleh skor sebagai berikut: 55,7 59,62 59,62 53,85 48,08 36,54 65,38 51,92 55,77 67,31 42,31 55,77 67,31 40,38 65,38 61,54 69,23 82,69 59,62 65,38 55,77 46,15 55,77 65,38 51,92 67,31 71,15 61,54 65,38 53,85 65,38 42,31 80,77 65,38 78,84 61,54 34,62 63,46 84,61 Dari data diatas hitung rata-rata dan variansinya, π‘₯ = 59,86 dan 𝑆 = 11,85.
  • 19. π‘₯𝑖 𝑧𝑖 𝐹𝑇 𝐹𝑆 𝐷0 = 𝐹𝑇 βˆ’ 𝐹𝑆 34,62 βˆ’ 2,13 0,016 0,026 0,01 36,54 βˆ’ 1,97 0,0024 0,051 0,0486 40,38 βˆ’ 1,64 0,050 0,077 0,027 42,31 βˆ’ 1,48 0,069 0,103 0,034 42,31 βˆ’ 1,48 0,069 0,128 0,059 46,15 βˆ’ 1,16 0,123 0,154 0,031 48,08 βˆ’ 0,99 0,161 0,179 0,018 51,92 βˆ’ 0,67 0,251 0,205 0,046 51,92 βˆ’ 0,67 0,251 0,231 0,02 53,85 βˆ’ 0,51 0,305 0,256 0,049 53,85 βˆ’ 0,51 0,305 0,282 0,023 55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,308 0,055 55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,333 0,03 55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,359 0,004 55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,385 0,022 55,77 βˆ’ 0,35 0,363 0,410 0,047
  • 20. 59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,436 0,056 59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,462 0,03 59,62 βˆ’ 0,02 0,492 0,487 0,005 61,54 0,14 0,556 0,513 0,043 61,54 0,14 0,556 0,538 0,018 61,54 0,14 0,556 0,564 0,008 63,46 0,30 0,618 0,590 0,028 65,38 0,47 0,681 0,615 0,066 65,38 0,47 0,681 0,641 0,04 65,38 0,47 0,681 0,667 0,014 65,38 0,47 0,681 0,692 0,011 65,38 0,47 0,681 0,718 0,037 65,38 0,47 0,681 0,744 0,063 65,38 0,47 0,681 0,769 0,088
  • 21. 67,31 0,63 0,736 0,795 0,059 67,31 0,63 0,736 0,821 0,085 67,31 0,63 0,736 0,846 0,11 69,23 0,79 0,785 0,872 0,087 71,15 0,95 0,829 0,897 0,068 78,84 1,60 0,945 0,923 0,022 80,77 1,76 0,961 0,949 0,012 82,69 1,93 0,973 0,974 0,001 84,61 2,09 0,982 1 0,018
  • 22. β€’ 𝐷0 = 0,088 β€’ Lihat tabel kolmogorof dengan 𝛼 = 0,05 dan n = 39, maka π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ = 0,218 β€’ 0,088 < 0,218 οƒ  𝐷0 < π·π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ maka 𝐻0 diterima artinya data tersebut berdistribusi normal.
  • 23. Uji Homogenitas Homogen οƒ  syarat uji statistik inferensial parametrik Terknik Pengujiannya antara lain: 1. Uji Hartley 2. Uji Bartlett Dll
  • 24. Uji Hartley 𝐹 π‘šπ‘Žπ‘₯ = π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘ π‘– π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘π‘’π‘ π‘Žπ‘Ÿ π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘ π‘– π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘π‘’π‘ π‘Žπ‘Ÿ Adapun kriteria pengujiannya sebagai berikut: β€’ Terima 𝐻0 jika 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” ≀ 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ β€’ Tolak 𝐻0 jika 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” > 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ β€’ 𝐻0 menyatakan variansi homogen sedangkan 𝐻1 menyatakan variansi tidak homogen
  • 25. Contoh Soal Skor 4 kelompok hasil uji coba suatu penelitian sebagai berikut: Penyelesaian: β€’ 𝐻0 = 𝜎𝐴 2 = 𝜎𝐡 2 = 𝜎𝐢 2 = 𝜎𝐷 2 β€’ 𝐻1 = π‘‘π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘Žπ‘π‘Žπ‘‘ 𝜎2 π‘¦π‘Žπ‘›π‘” π‘‘π‘–π‘‘π‘Žπ‘˜ π‘ π‘Žπ‘šπ‘Ž Kelompok A Kelompok B Kelompok C Kelompok D 25 26 21 28 30 31 29 28 32 38 29 36 36 39 31 37 40 39 37 39
  • 26. Lanjutan Penyelesaian: Berdasarkan data diatas, hitung variansi masing-masing kelompok: 𝑆𝐴 2 = 32,8 𝑆𝐢 2 = 32,8 𝑆𝐡 2 = 34,3 𝑆𝐷 2 = 27,3 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” = 34,3 27,3 = 1,2564 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ = 20,6 (𝑛 βˆ’ 1 = 4, π‘˜ = 4) Kesimpulan: 𝐻0 diterima katena 𝐹(max )β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” < 𝐹(max )π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ yang berarti keempat kelompok itu homogen
  • 27. Uji Bartlett Untuk melakukan pengujian ini kita misalkan sampel berukuran n1, n2, ... , nk dengan data Yij (i = 1,2,3...,k dan j = 1, 2, 3, ..., nk) dari sampel- sampel itu hitung variannya. Dari Populasi Ke 1 2 .... k π‘Œ11 π‘Œ12 . . π‘Œ1𝑛1 π‘Œ21 π‘Œ22 . . π‘Œ2𝑛2 ...... ...... ...... π‘Œπ‘˜1 π‘Œπ‘˜2 . . π‘Œπ‘˜π‘›π‘˜
  • 28. Lanjutan Uji Bartlet Tabel Penolong Uji Bartlett H0 = 𝑆1 2 = 𝑆2 2 = β‹― π‘†π‘˜ 2 Sampel ke db Si 2 Log Si 2 (db) Log Si 2 1 2 . . k 𝑛1 βˆ’ 1 𝑛2 βˆ’ 1 . . π‘›π‘˜ βˆ’ 1 𝑆1 2 𝑆2 2 . . π‘†π‘˜ 2 log 𝑆1 2 log 𝑆2 2 . . log π‘†π‘˜ 2 (𝑛1 βˆ’ 1) log 𝑆1 2 (𝑛2 βˆ’ 1) log 𝑆2 2. . (π‘›π‘˜ βˆ’ 1)log π‘†π‘˜ 2 𝑑𝑏 - - db LogSi 2
  • 29. Lanjutan Uji Bartlett Dari daftar diatas hitung harga-harga yang diperlukan yaitu: 𝑆2 = 𝑛𝑖 βˆ’ 1 𝑆𝑖 2 𝑛𝑖 βˆ’ 1 𝐡 = (log 𝑆2) 𝑛𝑖 βˆ’ 1 β€’ Untuk uji bartlet gunakan statistik chi-kuadrat dengan rumus: 𝑋2 = (ln 10) {𝐡 βˆ’ 𝑛𝑖 βˆ’ 1 log 𝑆𝑖 2 }
  • 30. Lanjutan Uji Bartlett Dengan taraf nyata 𝛼, hipotesis ditolak jika π‘ΏπŸ β‰₯ 𝑿 𝜢 𝟐 dimana 𝑋 𝛼 2 didapat dari daftar distribusi chi-kuadrat dengan 𝑑𝑏 = (π‘˜ βˆ’ 1)
  • 31. Contoh Soal Diketahui perbandingan keuangan antara Pemerintah Pusat (X1), Propinsi (X2) dan Kabupaten/Kota (X3), di wilayah CJDW seperti tabel berikut: Tabel Nilai Varians Nilai Varians Sampel Jenis Variabel: Perbandingan Keuangan Pusat (X1) Propinsi (X2) Kabupaten/Kota (X3) S2 37,934 51,760 45,612 n 65 65 65
  • 32. Langkah Penyelesaian β€’ Buat tabel uji bartlet Tabel Uji Bartlet Sampel db = (𝑛 βˆ’ 1) 𝑆𝑖 2 π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖 2 𝑑𝑏 π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖 2 1 = (X1) 64 37,934 1,58 101,12 2 = (X2) 64 51,760 1,71 109,44 3 = (X3) 64 45,612 1,66 106,24 Jumlah = 3 𝑛𝑖 βˆ’ 1 = 192 - - 𝑑𝑏 π‘™π‘œπ‘” 𝑆𝑖 2 = 316,8
  • 33. Lanjutan Langkah Penyelesaian β€’ Hitung varians gabungan dari ketiga sampel tersebut 𝑆2 = 𝑛1. 𝑆1 2 + 𝑛2. 𝑆2 2 + 𝑛3. 𝑆3 2 𝑛1 + 𝑛2 + 𝑛3 𝑆2 = 64 . 37,934 + 64 . 51,760 + (64 . 45,612) 64 + 64 + 64 𝑠2 = 8659,584 192 = 45,102
  • 34. Lanjutan Langkah Penyelesaian β€’ Menghitung π‘™π‘œπ‘” 𝑆2 = log 45,102 = 1,6542 β€’ Menghitung nilai 𝐡 = π‘™π‘œπ‘” 𝑆2 . (𝑛𝑖 βˆ’
  • 35. Lanjutan Langkah Penyelesaian β€’ Bandingkan π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” 2 dengan π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ 2 , untuk 𝛼 = 0,05 dan derajat kebebasan (db) = π‘˜ βˆ’ 1 = 3 βˆ’ 1 = 2, maka π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ 2 = 5,991. Dengan kriteria pengujian sebagai berikut: Jika : π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” 2 β‰₯ π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ 2 , tidak homogen Jika: π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” 2 ≀ π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ 2 , homogen 1,863 < 5,991 berarti π‘‹β„Žπ‘–π‘‘π‘’π‘›π‘” 2 < π‘‹π‘‘π‘Žπ‘π‘’π‘™ 2 , maka nilai varians-variansnya homogen Kesimpulan:analisis uji komparatif dapat dilanjutkan