Modul ini membahas uji perbedaan lebih dari dua sampel menggunakan ANOVA untuk menguji perbedaan rata-rata penjualan kaos di tiga kota besar setelah menerapkan promosi yang sama. Hasil ANOVA menunjukkan perbedaan penjualan rata-rata di ketiga kota secara signifikan, dengan penjualan rata-rata tertinggi di Semarang.
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Awal Akbar Jamaluddin
1. Tulisan ini membahas tiga metode pengujian homogenitas data yaitu uji F, uji Barlett, dan uji Runs.
2. Uji F digunakan untuk menguji homogenitas dua kelompok data dengan membandingkan nilai F hitung dan F tabel.
3. Uji Barlett menggunakan statistik chi-kuadrat untuk menguji apakah varians beberapa sampel berasal dari populasi yang sama.
4. Uji Runs menghitung jumlah run (deretan data yang sama
Uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah dua atau lebih kelompok sampel berasal dari populasi yang sama. Terdapat dua jenis uji homogenitas, yaitu Uji Fisher untuk dua kelompok dan Uji Bartlett untuk lebih dari dua kelompok. Kedua uji menghitung nilai statistik dan membandingkannya dengan nilai kritis untuk menentukan apakah varian antar kelompok berbeda secara signifikan. Contoh menunjukkan b
ANAVA 2 jalur digunakan untuk menguji perbedaan antar kelompok data interval atau rasio yang berasal dari 2 variabel bebas dengan menganalisis sumber variasi total menjadi antar kelompok, antar variabel, dan dalam kelompok. Uji F dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat dan jenis kelamin.
Statistika Uji Homogenitas (Uji Fmax, Uji Barlett, dan Uji Runs)Awal Akbar Jamaluddin
1. Tulisan ini membahas tiga metode pengujian homogenitas data yaitu uji F, uji Barlett, dan uji Runs.
2. Uji F digunakan untuk menguji homogenitas dua kelompok data dengan membandingkan nilai F hitung dan F tabel.
3. Uji Barlett menggunakan statistik chi-kuadrat untuk menguji apakah varians beberapa sampel berasal dari populasi yang sama.
4. Uji Runs menghitung jumlah run (deretan data yang sama
Uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah dua atau lebih kelompok sampel berasal dari populasi yang sama. Terdapat dua jenis uji homogenitas, yaitu Uji Fisher untuk dua kelompok dan Uji Bartlett untuk lebih dari dua kelompok. Kedua uji menghitung nilai statistik dan membandingkannya dengan nilai kritis untuk menentukan apakah varian antar kelompok berbeda secara signifikan. Contoh menunjukkan b
ANAVA 2 jalur digunakan untuk menguji perbedaan antar kelompok data interval atau rasio yang berasal dari 2 variabel bebas dengan menganalisis sumber variasi total menjadi antar kelompok, antar variabel, dan dalam kelompok. Uji F dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan penurunan tingkat depresi berdasarkan dosis obat dan jenis kelamin.
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Uji normalitas digunakan untuk menentukan apakah data berasal dari populasi normal, dengan metode seperti Chi Square, Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, dan Shapiro Wilk. Uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah variansi dari dua kelompok data sama atau tidak dengan menghitung nilai F. Diberikan contoh penghitungan kedua jenis uji tersebut.
Teks tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal menggunakan metode Liliefors dan Chi-Square. Uji homogenitas menguji apakah variansi antar dua kelompok data sama menggunakan uji F.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians (ANOVA) yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok. Terdapat tiga jenis ANOVA yaitu satu arah, dua arah tanpa interaksi, dan dua arah dengan interaksi. Dokumen ini juga menjelaskan tabel ANOVA dan contoh penyelesaiannya.
Dokumen tersebut merangkum hasil penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan siswa dalam memilih sekolah di MTs Ma'arif 03 Sojokerto. Penelitian menggunakan kuesioner untuk 147 siswa dan menganalisis empat faktor yaitu persepsi biaya, lokasi, fasilitas, dan pengaruh orang tua/teman. Hasilnya menunjukkan bahwa keempat faktor tersebut berpengaruh signifikan ter
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Secara ringkas, terdapat beberapa metode uji normalitas seperti Chi-square, Lilliefors, Kolmogorov Smirnov, dan Shapiro Wilk. Metode tersebut digunakan untuk menguji apakah data berasal dari populasi berdistribusi normal. Selain itu, dibahas pula dua metode uji homogenitas yaitu uji homogenitas variansi dan uji Bartlett untuk menguji keseragaman variansi antar kelompok data.
Dokumen tersebut merangkum pengertian dan manfaat analisis varians (ANAVA) untuk menguji perbedaan rerata antar sampel. ANAVA dapat digunakan untuk data satu atau lebih variabel, dan memberikan nilai F untuk menentukan signifikansi perbedaan antar kelompok. Dokumen juga menjelaskan rumus-rumus dasar dan langkah-langkah pelaksanaan ANAVA satu jalur dan lebih.
Uji BNT (Beda Nyata Terkecil) digunakan untuk membandingkan perbedaan rata-rata perlakuan. Uji ini menentukan nilai kritis untuk membandingkan selisih rata-rata antar perlakuan dan menentukan apakah perbedaan tersebut nyata secara statistik. Contoh penggunaan uji BNT untuk menguji pengaruh beberapa sistem olah tanah terhadap hasil kentang menunjukkan sistem olah tanah A memberikan hasil tertinggi sedang
Dokumen ini membahas pengujian hipotesis mengenai pengaruh AC terhadap produktivitas kerja menggunakan uji Wilcoxon. Data produktivitas kerja 10 pegawai sebelum dan sesudah ruangan dipasang AC dianalisis menggunakan uji Wilcoxon. Hasilnya menunjukkan bahwa AC tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja pegawai.
Teks tersebut membahas uji statistik Wilcoxon untuk menguji perbedaan dua kelompok dependen dengan data ordinal. Uji ini menilai besaran selisih antar pasangan dan memberi peringkat, lalu menghitung nilai-T untuk dibandingkan dengan tabel Wilcoxon. Contoh kasus menunjukkan obat B lebih baik dari A karena nilai-T lebih kecil dari nilai tabel. Teks juga membahas uji Wilcoxon rank sum untuk dua kelompok independen, den
Uji chi kuadrat digunakan untuk menguji kesesuaian antara frekuensi observasi dan frekuensi yang diharapkan, serta menguji hubungan antara dua variabel melalui perbandingan frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan pada tabel kontingensi."
PEMBAHASAN
PENGERTIAN
Analisis varian atau lebih dikenal dengan sebutan Anava atau Anova adalah jenis analisis statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data (pengamatan) atau lebih. Anava tidak hanya mampu menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data atau lebih dari satu variabel bebas, tetapi juga bisa untuk menyelesaikan kelompok-kelompok data yang berasal dari 2 (dua) variabel bebas atau lebih.
Anava 1 (satu) jalur adalah teknik statistika parametik yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) atau lebih kelompok data berskala interval atau rasio yang berasal dari 1 (satu) variabel bebas.
KLASIFIKASI
Analisis varian memiliki dua klasifikasi, yaitu satu arah dan dua arah.
TUJUAN DAN FUNGSI
Tujuan dari uji Anava atau Anova satu jalur adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata.
Fungsinya adalah untuk menguji kemampuan generalisasi, yaitu menguji signifikansi dari hasil penelitian (Anava atau Anova satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan yang berarti data sampel dianggap dapat mewakili populasi.
CONTOH SOAL
Seorang manajer sebuah bank sedang meninjau kinerja dari para karyawan bagi kemungkinan menaikkan gaji dan mempromosikan jabatan. Di dalam mengevaluasi para petugas kasir (teller), manajer menentukan bahwa kriteria dari kinerja mereka adalah jumlah pelanggan yang dilayani setiap hari.
TABEL
DATA EVALUASI 3 ORANG KASIR PELANGGAN YANG DILAYANI
Harike- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
Buktikan apakah ada perbedaan atau tidak antara kasir 1, kasir 2, dan kasir 3?
Jawab:
Langkah-langkah:
Diasumsikan bahwa data dipilih secara random, berdistribusi normal, dan variannya homogen.
Hipotesis (H1 dan H0) dalam bentuk kalimat:
H0 : tidak ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
H1 : ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
Hipotesis Ha dan Hodalam bentuk statistika :
H0 : µ1 = µ2 = µ3
H1 : minimal ada satu µi yang berbeda.
Daftar statistika induk
Hari ke- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
statistika Total = T
N 6 6 6 18
Σxi 294 324 330 948
Σx2 14496 17580 18222 50298
X ̅ 49 54 55 158
S^2 2419 2932,8 3239,4 8590,8
Menghitung Jumlah Kuadat Antar Group (JKX)
JKX = 〖(∑X_i)〗^2/n-〖(∑X_τ)〗^2/N
JKX =(〖294〗^2/6 + 〖324〗^2/6 + 〖330〗^2/6 ) - 〖948〗^2/18
= 50052 - 49928
= 124
Menghitung derajat bebas antar group dengan rumus
DbX = 3-1 A= jumlah group
= 3-1
= 2
Menghitung kuadrat Rerata Antar group (KRX)
KRX = JKX/dbX
= 124/2
= 62
Menghitung Jumlah Kuadrat Dalam group (JKD)
JKD = Σ X2T - Σ((Σ〖Xi)〗^2)/n
= 50298 – ( 〖294〗^2/6 + 〖324〗^2/6+ 〖330〗^2/6 )
= 50298 - 50052
= 246
Menghitung derajat bebas
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Uji normalitas digunakan untuk menentukan apakah data berasal dari populasi normal, dengan metode seperti Chi Square, Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, dan Shapiro Wilk. Uji homogenitas digunakan untuk menguji apakah variansi dari dua kelompok data sama atau tidak dengan menghitung nilai F. Diberikan contoh penghitungan kedua jenis uji tersebut.
Teks tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal menggunakan metode Liliefors dan Chi-Square. Uji homogenitas menguji apakah variansi antar dua kelompok data sama menggunakan uji F.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians (ANOVA) yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok. Terdapat tiga jenis ANOVA yaitu satu arah, dua arah tanpa interaksi, dan dua arah dengan interaksi. Dokumen ini juga menjelaskan tabel ANOVA dan contoh penyelesaiannya.
Dokumen tersebut merangkum hasil penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan siswa dalam memilih sekolah di MTs Ma'arif 03 Sojokerto. Penelitian menggunakan kuesioner untuk 147 siswa dan menganalisis empat faktor yaitu persepsi biaya, lokasi, fasilitas, dan pengaruh orang tua/teman. Hasilnya menunjukkan bahwa keempat faktor tersebut berpengaruh signifikan ter
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas. Secara ringkas, terdapat beberapa metode uji normalitas seperti Chi-square, Lilliefors, Kolmogorov Smirnov, dan Shapiro Wilk. Metode tersebut digunakan untuk menguji apakah data berasal dari populasi berdistribusi normal. Selain itu, dibahas pula dua metode uji homogenitas yaitu uji homogenitas variansi dan uji Bartlett untuk menguji keseragaman variansi antar kelompok data.
Dokumen tersebut merangkum pengertian dan manfaat analisis varians (ANAVA) untuk menguji perbedaan rerata antar sampel. ANAVA dapat digunakan untuk data satu atau lebih variabel, dan memberikan nilai F untuk menentukan signifikansi perbedaan antar kelompok. Dokumen juga menjelaskan rumus-rumus dasar dan langkah-langkah pelaksanaan ANAVA satu jalur dan lebih.
Uji BNT (Beda Nyata Terkecil) digunakan untuk membandingkan perbedaan rata-rata perlakuan. Uji ini menentukan nilai kritis untuk membandingkan selisih rata-rata antar perlakuan dan menentukan apakah perbedaan tersebut nyata secara statistik. Contoh penggunaan uji BNT untuk menguji pengaruh beberapa sistem olah tanah terhadap hasil kentang menunjukkan sistem olah tanah A memberikan hasil tertinggi sedang
Dokumen ini membahas pengujian hipotesis mengenai pengaruh AC terhadap produktivitas kerja menggunakan uji Wilcoxon. Data produktivitas kerja 10 pegawai sebelum dan sesudah ruangan dipasang AC dianalisis menggunakan uji Wilcoxon. Hasilnya menunjukkan bahwa AC tidak berpengaruh signifikan terhadap produktivitas kerja pegawai.
Teks tersebut membahas uji statistik Wilcoxon untuk menguji perbedaan dua kelompok dependen dengan data ordinal. Uji ini menilai besaran selisih antar pasangan dan memberi peringkat, lalu menghitung nilai-T untuk dibandingkan dengan tabel Wilcoxon. Contoh kasus menunjukkan obat B lebih baik dari A karena nilai-T lebih kecil dari nilai tabel. Teks juga membahas uji Wilcoxon rank sum untuk dua kelompok independen, den
Uji chi kuadrat digunakan untuk menguji kesesuaian antara frekuensi observasi dan frekuensi yang diharapkan, serta menguji hubungan antara dua variabel melalui perbandingan frekuensi yang teramati dengan frekuensi harapan pada tabel kontingensi."
PEMBAHASAN
PENGERTIAN
Analisis varian atau lebih dikenal dengan sebutan Anava atau Anova adalah jenis analisis statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data (pengamatan) atau lebih. Anava tidak hanya mampu menguji perbedaan antara 3 (tiga) kelompok data atau lebih dari satu variabel bebas, tetapi juga bisa untuk menyelesaikan kelompok-kelompok data yang berasal dari 2 (dua) variabel bebas atau lebih.
Anava 1 (satu) jalur adalah teknik statistika parametik yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 3 (tiga) atau lebih kelompok data berskala interval atau rasio yang berasal dari 1 (satu) variabel bebas.
KLASIFIKASI
Analisis varian memiliki dua klasifikasi, yaitu satu arah dan dua arah.
TUJUAN DAN FUNGSI
Tujuan dari uji Anava atau Anova satu jalur adalah untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata.
Fungsinya adalah untuk menguji kemampuan generalisasi, yaitu menguji signifikansi dari hasil penelitian (Anava atau Anova satu jalur). Jika terbukti berbeda berarti kedua sampel tersebut dapat digeneralisasikan yang berarti data sampel dianggap dapat mewakili populasi.
CONTOH SOAL
Seorang manajer sebuah bank sedang meninjau kinerja dari para karyawan bagi kemungkinan menaikkan gaji dan mempromosikan jabatan. Di dalam mengevaluasi para petugas kasir (teller), manajer menentukan bahwa kriteria dari kinerja mereka adalah jumlah pelanggan yang dilayani setiap hari.
TABEL
DATA EVALUASI 3 ORANG KASIR PELANGGAN YANG DILAYANI
Harike- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
Buktikan apakah ada perbedaan atau tidak antara kasir 1, kasir 2, dan kasir 3?
Jawab:
Langkah-langkah:
Diasumsikan bahwa data dipilih secara random, berdistribusi normal, dan variannya homogen.
Hipotesis (H1 dan H0) dalam bentuk kalimat:
H0 : tidak ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
H1 : ada perbedaan yang signifikan antara pelanggan pada kasir 1, kasir 2, dan kasir 3.
Hipotesis Ha dan Hodalam bentuk statistika :
H0 : µ1 = µ2 = µ3
H1 : minimal ada satu µi yang berbeda.
Daftar statistika induk
Hari ke- Kasir 1 Kasir 2 Kasir 3
1 45 55 54
2 56 50 61
3 47 53 54
4 51 59 58
5 50 58 52
6 45 49 51
statistika Total = T
N 6 6 6 18
Σxi 294 324 330 948
Σx2 14496 17580 18222 50298
X ̅ 49 54 55 158
S^2 2419 2932,8 3239,4 8590,8
Menghitung Jumlah Kuadat Antar Group (JKX)
JKX = 〖(∑X_i)〗^2/n-〖(∑X_τ)〗^2/N
JKX =(〖294〗^2/6 + 〖324〗^2/6 + 〖330〗^2/6 ) - 〖948〗^2/18
= 50052 - 49928
= 124
Menghitung derajat bebas antar group dengan rumus
DbX = 3-1 A= jumlah group
= 3-1
= 2
Menghitung kuadrat Rerata Antar group (KRX)
KRX = JKX/dbX
= 124/2
= 62
Menghitung Jumlah Kuadrat Dalam group (JKD)
JKD = Σ X2T - Σ((Σ〖Xi)〗^2)/n
= 50298 – ( 〖294〗^2/6 + 〖324〗^2/6+ 〖330〗^2/6 )
= 50298 - 50052
= 246
Menghitung derajat bebas
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu jalur dan dua jalur. Analisis varians digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antar tiga kelompok atau lebih. Analisis varians satu jalur menguji satu variabel bebas sedangkan analisis varians dua jalur menguji dua variabel bebas atau lebih."
Uji One Way ANOVA digunakan untuk membandingkan rerata tiga kelompok atau lebih. Metode ini menguji apakah terdapat perbedaan rerata antara kelompok dengan melihat besarnya variasi antar kelompok dan variasi dalam kelompok. Langkah-langkahnya meliputi menghitung rerata dan variasi masing-masing kelompok, nilai F, dan membandingkannya dengan nilai F tabel. Jika nilai F hitung lebih besar dari F tabel, maka hipotesis
Dokumen tersebut membahas konsep dasar uji statistik, terutama mengenai pengujian hipotesis. Secara singkat, dokumen menjelaskan bahwa terdapat dua jenis hipotesis yaitu hipotesis nol dan hipotesis alternatif, serta menyebutkan tiga bentuk rumusan hipotesis yakni deskriptif, komparatif, dan hubungan.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis variansi (ANAVA) untuk menguji kesamaan rata-rata beberapa populasi. ANAVA digunakan untuk menganalisis data percobaan satu faktor dengan beberapa taraf perlakuan. Dokumen menjelaskan asumsi, model matematika, dan cara menghitung statistik uji F dalam ANAVA serta contoh penerapannya menggunakan program SPSS.
Berdasarkan analisis data keuangan tiga produk tabungan bank BCA selama satu tahun, terdapat perbedaan rata-rata keuntungan antara produk Tahapan BCA dengan Tapres BCA namun tidak terdapat perbedaan antara Tahapan BCA dengan BCA Dollar. Produk Tapres BCA memberikan keuntungan rata-rata lebih rendah dibandingkan Tahapan BCA.
Dokumen tersebut membahas pengertian statistika dan statistika deskriptif serta beberapa ukuran pemusatan data seperti rata-rata, distribusi frekuensi, dan histogram.
Berdasarkan data pengeluaran per minggu 30 mahasiswa program studi pendidikan Biologi, didapatkan:
(1) Terdapat perbedaan rata-rata biaya pengeluaran untuk transport, jatah pulsa, dan uang makan
(2) Setidaknya ada satu jenis pengeluaran yang memiliki rata-rata biaya yang berbeda dari yang lain
Berdasarkan data pengeluaran per minggu 30 mahasiswa program studi pendidikan Biologi, didapatkan:
(1) Terdapat perbedaan rata-rata biaya pengeluaran untuk transport, jatah pulsa, dan uang makan
(2) Setidaknya ada satu jenis pengeluaran yang memiliki rata-rata biaya yang berbeda dari yang lain
UJI BEDA (KOMPARASI) t - TEST (PRETEST-POSTEST)EDI RIADI
T-test digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua kelompok independen sebelum dan sesudah perlakuan, dengan menggunakan data skala interval/rasio. Terdapat dua model: separate variance untuk sampel tidak homogen dan pooled variance untuk sampel homogen, dengan menentukan derajat kebebasan dan nilai-t tabel. Contoh menguji perbedaan hasil belajar statistika antara kelas eksperimen dan kontrol menunjukkan hasil yang sama secara manual dan IBM SP
Teks tersebut membahas tentang tabel distribusi frekuensi yang merupakan tabel yang mengelompokkan dan menghitung frekuensi dari data. Tabel ini terdiri dari dua kolom yaitu kelas dan frekuensi, digunakan untuk meringkas data besar menjadi lebih mudah dipahami. Teks tersebut juga menjelaskan langkah-langkah pembuatan tabel distribusi frekuensi mulai dari menentukan rentang nilai, jumlah kelas, panjang kelas, h
Anova digunakan untuk menganalisis perbedaan rata-rata antara tiga kelompok atau lebih. Dokumen menjelaskan syarat, teknik, dan langkah-langkah penggunaan anova, beserta contoh perhitungan untuk menguji perbedaan hasil belajar mahasiswa menggunakan tiga metode pengajaran berbeda.
Operator himpunan fuzzy dan kaidah fuzzy digunakan untuk mengevaluasi keanggotaan beberapa karyawan ke dalam kategori umur dan tinggi tertentu. Fungsi keanggotaan umur dan tinggi digambarkan, kemudian dievaluasi apakah masing-masing karyawan termasuk kategori parobaya, tinggi, atau keduanya.
Dokumen tersebut membahas dua metode sistem fuzzy, yaitu metode Sugeno dan metode Tsukamoto. Metode Sugeno menggunakan singleton sebagai fungsi keanggotaan konsekuen sedangkan metode Tsukamoto menggunakan fungsi keanggotaan monoton. Kedua metode berbeda dalam cara defuzzyfikasinya.
Dokumen tersebut membahas tentang sistem inferensi fuzzy yang meliputi proses-prosesnya seperti fuzzyfikasi, operasi logika fuzzy, implikasi, agregasi, dan defuzzyfikasi untuk menghasilkan nilai tegas dari nilai samar sebagai masukan.
Dokumen tersebut membahas tentang pengantar logika fuzzy. Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965 untuk mengatasi ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam penalaran manusia. Logika fuzzy lebih banyak diterapkan di Jepang karena budaya Timur yang lebih menerima konsep "abu-abu". Logika fuzzy diterapkan untuk masalah yang mengandung unsur ketidakpastian dengan menggunakan konsep himp
Modul ini membahas pengenalan bahasa pemrograman C++ mulai dari struktur dasar penulisan kode program C++, tipe data dasar, perintah input, output, dan contoh praktek pembuatan program sederhana untuk menampilkan biodata.
1) Torque is produced in an induction motor due to the interaction between the rotating stator flux and currents induced in the rotor coils.
2) As the stator flux rotates, it induces sinusoidally varying voltages in three rotor coils placed 120 degrees apart, causing currents to flow in the coils.
3) The currents in the rotor coils interact with the rotating stator flux to produce a torque that tends to rotate the rotor in the same direction as the stator flux.
The induction machine, invented by Nikola Tesla in 1888, has become widely used for electromechanical energy conversion due to its ease of manufacture and robustness. It is available in power ratings from fractional horsepower to megawatts. As an AC electromechanical energy conversion device, the induction machine interfaces with the external world through both a mechanical rotating shaft port and an electrical terminal port to connect to a three-phase AC supply. This module will discuss the common three-phase induction machine.
Mata kuliah Pengantar Komputer membahas tentang sistem komputer dan elemen-elemennya selama dua semester. Tujuannya agar mahasiswa memahami konsep dasar sistem komputer dan dapat menggunakan komputer secara efektif. Materi kuliah meliputi kategori pengguna komputer, elemen sistem komputer, dan perangkat keras komputer. Mahasiswa dievaluasi melalui tugas kelompok dan kuis.
The document contains lecture notes about transformers. It discusses that a transformer transfers electrical energy from one voltage level to another without mechanical energy conversion. It has two circuits called primary and secondary linked by a magnetic circuit. An AC voltage applied to the primary induces a voltage in the secondary according to Faraday's law of induction. The core is made of laminated steel to reduce eddy current losses. Transformers can be of core type or shell type and are used to step up or step down voltages for applications like power distribution or electronics.
Lecture 28 360 chapter 9_ power electronics invertersValentino Selayan
This document is very short and does not contain much substantive information to summarize. It consists of only the letters "EEE" without any other context or details provided. Therefore, a meaningful 3 sentence summary cannot be generated from the limited information given.
Lecture 28 360 chapter 9_ power electronics inverters
Modul more-than-2-sample
1. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
UJI PERBEDAAN (LEBIH DARI DUA SAMPEL)
A. PENDAHULUAN
Uji Perbedaan (difference) lebih dari dua sample, yang biasa disebut dengan ANOVA, dapat
digunakan untuk :
1. Menguji apakah rata-ratanya berbeda secara signifikan ataukah tidak.
2. Menguji apakah varians populasinya sama ataukah tidak.
Sebenarnya uji ANOVA sama dengan uji t, yang berbeda hanyalah jumlah sample uji t
maksimal dua buah, sedangkan uji ANOVA dapat lebih dari dua sample.
Asumsi :
1. Populasi-populasi yang akan diuji terdistribusi normal.
2. Varians dari populasi-populasi tersebut adalah sama.
3. Sampel tidak berhubungan satu dengan yang lain.
B. CONTOH KASUS (tipe 1)
PT. ROCKY selama ini memproduksi dan menjual kaos dalam dua jenis, yaitu kaos Polos dan
Motif. Untuk menghadapi para pesaing, Manajer Penjualan PT. ROCKY melakukan promosi
di tiga kota besar, yaitu Bandung, Semarang, dan Surabaya, dengan sebuah paket promosi
yang sama. Kemudian Manajer tersebut ingin mengetahui apakah promosi tersebut
mempunyai dampak yang sama pada penjualan di tiga daerah tersebut. Untuk itu, dengan
melihat sample di beberapa tempat penjualan kaos di tiga kota tadi, manajer penjualan
tersebut melakukan pengujian apakah rata-rata penjualan di tiga kota tersebut sama
ataukah berbeda secara nyata.
Data yang digunakan adalah : ANOVA
Data terdiri atas tiga bagian :
1. DAERAH, yaitu data non metric (kategori), yang memuat kode kota tempat pengambilan
sample, yaitu Bandung (kode 1), Surabaya (kode 2), dan Semarang (kode 3).
2. KAOS, juga sebuah data kategori yang memuat kode jenis kaos, yaitu kaos Polos (kode
1), dan kaos Motif (kode 2).
3. SALES, yaitu data penjualan (dalam ribuan unit) kaos produksi PT. ROCKY selama satu
bulan terakhir.
Perhatikan jumlah data untuk ketiga kota yang tidak harus sama jumlahnya.
C. PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS
Langkah-langkah :
1. Buka file ANOVA.sav
2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Statistics, kemudian pilih submenu Compare
Means, lalu pilih One-Way ANOVA …
3. Tampil kotak dialog One-Way ANOVA
Metode Riset Hal. Periode 16 PTA
2. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
4. Pengisian :
a. Dependent List atau variable dependen yang akan diuji. Perbedaannya, dalam
kasus ini adalah variable sales, untuk itu pilih sales.
b. Factor atau grup yang akan diuji, yang dalam hal ini adalah grup daerah penjualan.
Pilih daerah.
NB : factor/variable independent seharusnya sebuah data kualitatif (kategori).
c. Buka kolom Options.
Pengisian :
Untuk Statistics atau perhitungan statistic yang akan dilakukan, pilih
Descriptive dan Homogeneity-of-variance. Descriptive untuk melihat
ringkasan statistic ketiga grup dan Homogeneity-of-variance untuk mengetahui
apakah varians penjualan kaos di ketiga kota sama ataukah berbeda. Jika varians
berbeda, maka akan dilakukan proses transformasi.
Abaikan yang lain dan tekan Continue jika pengisian dianggap selesai.
Untuk kolom Post-Hoc atau analisis lanjutan dari F test, jika ketiga rata-rata
penjualan di ketiga daerah tersebut memang berbeda. Tentu saja, jika pada
analisis ANOVA ternyata ketiga daerah tidak berbeda dalam penjualan, maka
bagian Post-Hoc tidak relevan untuk dianalisis. Untuk itu klik mouse pada tombol
Post-Hoc.
Tampak kotak dialog Post-Hoc. Pengisian : untuk analisis lanjutan, untuk
keseragaman klik mouse pada pilihan Bonferroni dan Tukey.
5. Tekan Continue jika pengisian dianggap selesai.
6. Kemudian tekan OK untuk proses data.
D. OUTPUT
- - - - - O N E W A Y - - - - -
Variable SALES
By Variable DAERAH daerah penjualan kaos
Analysis of Variance
Sum of Mean F F
Source D.F. Squares Squares Ratio Prob.
Between Groups 2 1529.9127 764.9563 50.9031 .0000
Within Groups 35 525.9694 15.0277
Total 37 2055.8821
Standard Standard
Group Count Mean Deviation Error 95% Conf Int for Mean
Grp 1 15 25.5467 2.6079 .6734 24.1024 TO 26.9909
Grp 2 13 31.1769 4.8565 1.3469 28.2422 TO 34.1117
Grp 3 10 41.4900 4.0515 1.2812 38.5918 TO 44.3882
Total 38 31.6684 7.4542 1.2092 29.2183 TO 34.1185
Metode Riset Hal. Periode 17 PTA
3. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
GROUP MINIMUM MAXIMUM
Grp 1 22.0000 31.0000
Grp 2 22.0000 37.0000
Grp 3 33.7000 45.7000
TOTAL 22.0000 45.7000
Levene Test for Homogeneity of Variances
Statistic df1 df2 2-tail Sig.
2.4698 2 35 .099
- - - - - O N E W A Y - - - - -
Variable SALES
By Variable DAERAH daerah penjualan kaos
Multiple Range Tests: Modified LSD (Bonferroni) test with significance
level .05
The difference between two means is significant if
MEAN(J)-MEAN(I) = 2.7411 * RANGE * SQRT(1/N(I) + 1/N(J))
with the following value(s) for RANGE: 3.56
(*) Indicates significant differences which are shown in the lower triangle
G G G
r r r
p p p
1 2 3
Mean DAERAH
25.5467 Grp 1
31.1769 Grp 2 *
41.4900 Grp 3 * *
Metode Riset Hal. Periode 18 PTA
4. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
- - - - - O N E W A Y - - - - -
Variable SALES
By Variable DAERAH daerah penjualan kaos
Multiple Range Tests: Tukey-HSD test with significance level .050
The difference between two means is significant if
MEAN(J)-MEAN(I) = 2.7411 * RANGE * SQRT(1/N(I) + 1/N(J))
with the following value(s) for RANGE: 3.45
(*) Indicates significant differences which are shown in the lower triangle
G G G
r r r
p p p
1 2 3
Mean DAERAH
25.5467 Grp 1
31.1769 Grp 2 *
41.4900 Grp 3 * *
E. ANALISIS
1. Output bagian pertama.
Standard Standard
Group Count Mean Deviation Error 95% Conf Int for Mean
Grp 1 15 25.5467 2.6079 .6734 24.1024 TO 26.9909
Grp 2 13 31.1769 4.8565 1.3469 28.2422 TO 34.1117
Grp 3 10 41.4900 4.0515 1.2812 38.5918 TO 44.3882
Total 38 31.6684 7.4542 1.2092 29.2183 TO 34.1185
GROUP MINIMUM MAXIMUM
Grp 1 22.0000 31.0000
Grp 2 22.0000 37.0000
Grp 3 33.7000 45.7000
TOTAL 22.0000 45.7000
Pada bagian pertama menunjukkan ringkasan statistic dari ketiga kota. Sebagai contoh,
rata-rata penjualan di kota Bandung sebesar 25.547 kaos (baik polos ataupun motif),
sedangkan kota Surabaya sebesar 31.177 kaos dan kota Semarang sebesar 41.490 kaos.
Metode Riset Hal. Periode 19 PTA
5. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
2. Output bagian kedua (Levene Test for Homogeneity of Variances)
Levene Test for Homogeneity of Variances
Statistic df1 df2 2-tail Sig.
2.4698 2 35 .099
Bagian kedua menguji berlaku tidaknya salah satu asumsi untuk ANOVA, yaitu apakah
rata-rata penjualan di ketiga kota tersebut mempunyai varians yang sama.
Hipotesis
Hipotesis untuk kasus ini adalah :
Ho = Ketiga varians Populasi adalah identik.
Ha = Ketiga varians Populasi adalah tidak identik.
Pengambilan Keputusan
Dasar pengambilan keputusan adalah :
Jika probabilitas 0,05, maka Ho diterima
Jika probabilitas 0,05, maka Ho ditolak
Keputusan
Terlihat bahwa nilai probabilitas Levene Test (2-tail Sig.) adalah 0,099. Oleh karena
probabilitas 0,05, maka Ho diterima, atau ketiga sample mempunyai varians populasi
yang sama. Hal ini berarti dengan mengambil sejumlah sample tadi, dapat disimpulkan
varians dari penjualan kaos PT. ROCKY di Bandung relative sama dengan varians dari
penjualan kaos PT. ROCKY di Surabaya dan Semarang.
Jika varians sample berbeda, maka analisis ANOVA tidak dapat diteruskan karena
pengambilan keputusan akan bias. Untuk itu, harus dilakukan transformasi pada data,
atau jumlah sample diperbanyak, kemudian proses pengujian tersebut diulang kembali.
3. Output bagian ketiga (Analysis of Variance)
Analysis of Variance
Sum of Mean F F
Source D.F. Squares Squares Ratio Prob.
Between Groups 2 1529.9127 764.9563 50.9031 .0000
Within Groups 35 525.9694 15.0277
Total 37 2055.8821
Bagian ini menguji apakah ketiga sample tadi mempunyai rata-rata (Mean) yang sama
atau tidak.
Metode Riset Hal. Periode 20 PTA
6. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
Hipotesis
Hipotesis untuk kasus ini adalah :
Ho = Ketiga rata-rata populasi adalah identik.
Ha = Ketiga rata-rata populasi adalah tidak identik.
Pengambilan Keputusan
Dasar pengambilan keputusan adalah :
Jika probabilitas 0,05, maka Ho diterima
Jika probabilitas 0,05, maka Ho ditolak
Keputusan
Terlihat bahwa F probabilitas adalah 0,000. Oleh karena probabilitas 0,05, maka Ho
ditolak.
4. Output bagian keempat (Bonferroni dan Tukey-HSD)
- - - - - O N E W A Y - - - - -
Variable SALES
By Variable DAERAH daerah penjualan kaos
Multiple Range Tests: Modified LSD (Bonferroni) test with significance
level .05
The difference between two means is significant if
MEAN(J)-MEAN(I) = 2.7411 * RANGE * SQRT(1/N(I) + 1/N(J))
with the following value(s) for RANGE: 3.56
(*) Indicates significant differences which are shown in the lower triangle
G G G
r r r
p p p
1 2 3
Mean DAERAH
25.5467 Grp 1
31.1769 Grp 2 *
41.4900 Grp 3 * *
Metode Riset Hal. Periode 21 PTA
7. Modul Praktikum
Materi Uji Perbedaan (Lebih dari Dua Sampel)
- - - - - O N E W A Y - - - - -
Variable SALES
By Variable DAERAH daerah penjualan kaos
Multiple Range Tests: Tukey-HSD test with significance level .050
The difference between two means is significant if
MEAN(J)-MEAN(I) = 2.7411 * RANGE * SQRT(1/N(I) + 1/N(J))
with the following value(s) for RANGE: 3.45
(*) Indicates significant differences which are shown in the lower triangle
G G G
r r r
p p p
1 2 3
Mean DAERAH
25.5467 Grp 1
31.1769 Grp 2 *
41.4900 Grp 3 * *
Setelah diketahui bahwa ada perbedaan yang signifikan di ketiga kota, kemudian akan
dicari mana saja daerah yang berbeda dan mana yang tidak berbeda ? dengan
menggunakan analisis Bonferroni dan Tukey.
Pedoman :
Lihat ada atau tidaknya tanda (*) di tiap koordinat group (dalam hal ini yang dimaksud
adalah kota). Jika terdapat tanda tersebut, maka perbedaan tersbut adalah signifikan,
demikian sebaliknya.
Analisis :
Terlihat di tiap koordinat group mempunyai tanda (*), yang berarti antar ketiga daerah
(Bandung, Surabaya, dan Semarang) mempunyai rata-rata penjualan yang berbeda. Hal
ini dapat diartikan penjualan di Bandung berbeda dengan Semarang, penjualan di
Bandung berbeda dengan Surabaya, dan penjualan di Semarang berbeda dengan
Surabaya.
5. Kebijakan Perusahaan
Dengan hasil tersebut, maka dapat dikatakan bahwa dampak promosi ternyata berbeda
pada setiap kota, dengan kota Semarang mempunyai rata-rata penjualan yang paling
tinggi disbanding kedua kota lainnya. Dari hasil output ini, Manajer Penjualan dapat lebih
mengingkatkan promosi di kota Semarang, atau bahkan dapat berpromosi lebih gencar
lagi di kota Bandung, agar penjualan kaos di kota itu lebih meningkat lagi.
Metode Riset Hal. Periode 22 PTA