SlideShare a Scribd company logo
PENGUJIAN HIPOTESIS BY TENIA WAHYUNINGRUM,SKOM TATAP MUKA KE 7
HIPOTESIS HIPO : LEMAH TESIS : SUATU PERNYATAAN KEBENARAN  YANG DIDUKUNG FAKTA HIPOTESIS : PERNYATAAN KEBENARAN YANG MASIH LEMAH KARENA BELUM TERBUKTI  (Armien, 2008)
HIPOTESIS Adalahasumsiataudugaanmengenaisuatuhal yang dibuatuntukmenjelaskanhaltersebut (Sudjana, 1995) Contoh : Peluanglahirnyabayilaki-laki 0,5 30% masyarakattermasukgolongan A Rata-rata pendapatankeluargasuatudaerahRp. 35.000,-
Setiaphipotesisdapatbernilaibenaratausalahdankarenanyaperludiadakanpenelitiansebelumhipotesisituditerimaatauditolak Jikahasil yang didapatdaripenelitianjauhberbedadarihasil yang diharapkanterjadiberdasarkanhipotesis, makahipotesisditolak. Jikasebaliknya, hipotesisditerima.
DUA MACAM KEKELIRUAN Dalammelakukanpengujianhipotesis, adaduamacamkekeliruan yang dapatterjadi, dikenaldengannama Kekeliruantipe I : ialahmenolakhipotesis yang seharusnyaditerima Kekeliruantipe II : ialahmenerimahipotesis yang seharusnyaditolak
Ketikamerencanakansuatupenelitiandalamrangkapengujianhipotesis, jelaskiranyabahwakeduatipekekeliruanituharusdibuatsekecilmungkin.  Agar penelitiandapatdilakukan, makakeduatipekekeliruanitukitanyatakandalampeluang. Peluangmembuatkekeliruantipe I biasadinyatakandenganα (baca : alpha)
Peluangmembuatkekeliruantipe II dinyatakandenganβ (baca : beta). Dalampenggunaannya, αdisebutjugatarafsignifikanatautarafartiatautarafnyata.  Besarkecilnyaαdanβ yang dapatditerimadalampengambilankesimpulanbergantungpadaakibat-akibatatasdiperbuatnyakekeliruan-kekeliruantsb.
Untukkeperluanpraktis, αakandiambillebihduludenganharga yang biasadigunakan, yaituα = 0,01 atauα = 0,05. Besarnyaαditentukanolehpengujisendiri. Biasanyauntukpenelitianbidangteknik, digunakanketelitian α = 0,01, danuntukbidangsosial α = 0,05
Denganα = 0,05, misalnyaatauseringdisebuttarafnyata 5%, berartikira-kira 5 darisetiap 100 kesimpulanbahwakitamenolakhipotesis yang seharusnyaditerima. Dengankata lain, 95% yakinbahwakitatelahmembuatkesimpulan yang benar.
LANGKAH PENGUJIAN  Tuliskanhipotesisdalambentukkalimat Tuliskanhipotesisdalamsimbol Tentukanstatistikhitung Tentukandaerahpenerimaan/penolakanhipotesis Buatlahkesimpulan
Ujiduapihak Jika h0 mengandungpembanding = Dan h1 mengandungpembanding ≠
Ujisatupihak Jika H0 mengandungpembanding = Dan H1 mengandungpembanding > atau <
KAPAN MEMAKAI UJI SATU PIHAK(ARAH) /DUA PIHAK(ARAH)? Uji t 2-arah digunakanapabilapenelititidakmemilikiinformasimengenaiarahkecenderungandarikarakteristikpopulasi yang sedangdiamati.  Sedangkanuji t 1-arah digunakanapabilapenelitimemilikiinformasimengenaiarahkecenderungandarikarakteristikpopulasi yang sedangdiamati.
Ujisatupihak (ada info kecenderunganlebihbesardari ) Kasus 1: Seorangpenelitiinginmengetahui rata-rata uangsakumahasiswaUniv X perbulan. Menurutisu yang berkembang, rata-rata uangsaku yang dimilikimahasiwauniv X LEBIH BESAR DARIRp. 500 ribu/bulan. Untukitudilakukanpenelitiandenganmengambil 50 sampelmahasiswasecaraacak.
Ujiduapihak (tidakada info kecenderunganlebihbesar/kurangdari) kasus 2: Seorangpenelitiinginmengetahui rata-rata uangsakumahasiswaUniv X perbulan. Menurutisu yang berkembang, rata-rata uangsakumahasiswauniv X adalahSEKITAR Rp.500 ribu /bulan. Untukitudilakukanpenelitiandenganmengambil 50 sampelmahasiswasecaraacak.

More Related Content

More from Tenia Wahyuningrum

Historical Context of HCI
Historical Context of HCIHistorical Context of HCI
Historical Context of HCI
Tenia Wahyuningrum
 
Trends in Human Computer Interaction
Trends in Human Computer InteractionTrends in Human Computer Interaction
Trends in Human Computer Interaction
Tenia Wahyuningrum
 
Good data, for better life
Good data, for better lifeGood data, for better life
Good data, for better life
Tenia Wahyuningrum
 
Teori pnp
Teori pnpTeori pnp
Plagiarisme
PlagiarismePlagiarisme
Plagiarisme
Tenia Wahyuningrum
 
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
Tenia Wahyuningrum
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
Tenia Wahyuningrum
 
Research method
Research methodResearch method
Research method
Tenia Wahyuningrum
 
Basic research
Basic researchBasic research
Basic research
Tenia Wahyuningrum
 
Pengenalan android
Pengenalan androidPengenalan android
Pengenalan android
Tenia Wahyuningrum
 
Mobile programming pendahuluan
Mobile programming pendahuluanMobile programming pendahuluan
Mobile programming pendahuluan
Tenia Wahyuningrum
 
Pertemuan 1
Pertemuan 1Pertemuan 1
Pertemuan 1
Tenia Wahyuningrum
 
Public speaking
Public speakingPublic speaking
Public speaking
Tenia Wahyuningrum
 
Perangkat lunak basis data
Perangkat lunak basis dataPerangkat lunak basis data
Perangkat lunak basis data
Tenia Wahyuningrum
 
Ice breaking
Ice breakingIce breaking
Ice breaking
Tenia Wahyuningrum
 
perangkat lunak lembar sebar
perangkat lunak lembar sebarperangkat lunak lembar sebar
perangkat lunak lembar sebar
Tenia Wahyuningrum
 
Parental control
Parental controlParental control
Parental control
Tenia Wahyuningrum
 
Pertemuan 5 (memory)
Pertemuan 5 (memory)Pertemuan 5 (memory)
Pertemuan 5 (memory)
Tenia Wahyuningrum
 
Pertemuan 3 (orsikom)
Pertemuan 3 (orsikom)Pertemuan 3 (orsikom)
Pertemuan 3 (orsikom)
Tenia Wahyuningrum
 
Pertemuan 2 (generasi komputer)
Pertemuan 2 (generasi komputer)Pertemuan 2 (generasi komputer)
Pertemuan 2 (generasi komputer)
Tenia Wahyuningrum
 

More from Tenia Wahyuningrum (20)

Historical Context of HCI
Historical Context of HCIHistorical Context of HCI
Historical Context of HCI
 
Trends in Human Computer Interaction
Trends in Human Computer InteractionTrends in Human Computer Interaction
Trends in Human Computer Interaction
 
Good data, for better life
Good data, for better lifeGood data, for better life
Good data, for better life
 
Teori pnp
Teori pnpTeori pnp
Teori pnp
 
Plagiarisme
PlagiarismePlagiarisme
Plagiarisme
 
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
Struktur data &amp; computer trends 2015 2016
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
 
Research method
Research methodResearch method
Research method
 
Basic research
Basic researchBasic research
Basic research
 
Pengenalan android
Pengenalan androidPengenalan android
Pengenalan android
 
Mobile programming pendahuluan
Mobile programming pendahuluanMobile programming pendahuluan
Mobile programming pendahuluan
 
Pertemuan 1
Pertemuan 1Pertemuan 1
Pertemuan 1
 
Public speaking
Public speakingPublic speaking
Public speaking
 
Perangkat lunak basis data
Perangkat lunak basis dataPerangkat lunak basis data
Perangkat lunak basis data
 
Ice breaking
Ice breakingIce breaking
Ice breaking
 
perangkat lunak lembar sebar
perangkat lunak lembar sebarperangkat lunak lembar sebar
perangkat lunak lembar sebar
 
Parental control
Parental controlParental control
Parental control
 
Pertemuan 5 (memory)
Pertemuan 5 (memory)Pertemuan 5 (memory)
Pertemuan 5 (memory)
 
Pertemuan 3 (orsikom)
Pertemuan 3 (orsikom)Pertemuan 3 (orsikom)
Pertemuan 3 (orsikom)
 
Pertemuan 2 (generasi komputer)
Pertemuan 2 (generasi komputer)Pertemuan 2 (generasi komputer)
Pertemuan 2 (generasi komputer)
 

Pengujian hipotesis

  • 1. PENGUJIAN HIPOTESIS BY TENIA WAHYUNINGRUM,SKOM TATAP MUKA KE 7
  • 2. HIPOTESIS HIPO : LEMAH TESIS : SUATU PERNYATAAN KEBENARAN YANG DIDUKUNG FAKTA HIPOTESIS : PERNYATAAN KEBENARAN YANG MASIH LEMAH KARENA BELUM TERBUKTI (Armien, 2008)
  • 3. HIPOTESIS Adalahasumsiataudugaanmengenaisuatuhal yang dibuatuntukmenjelaskanhaltersebut (Sudjana, 1995) Contoh : Peluanglahirnyabayilaki-laki 0,5 30% masyarakattermasukgolongan A Rata-rata pendapatankeluargasuatudaerahRp. 35.000,-
  • 4. Setiaphipotesisdapatbernilaibenaratausalahdankarenanyaperludiadakanpenelitiansebelumhipotesisituditerimaatauditolak Jikahasil yang didapatdaripenelitianjauhberbedadarihasil yang diharapkanterjadiberdasarkanhipotesis, makahipotesisditolak. Jikasebaliknya, hipotesisditerima.
  • 5. DUA MACAM KEKELIRUAN Dalammelakukanpengujianhipotesis, adaduamacamkekeliruan yang dapatterjadi, dikenaldengannama Kekeliruantipe I : ialahmenolakhipotesis yang seharusnyaditerima Kekeliruantipe II : ialahmenerimahipotesis yang seharusnyaditolak
  • 6.
  • 7. Ketikamerencanakansuatupenelitiandalamrangkapengujianhipotesis, jelaskiranyabahwakeduatipekekeliruanituharusdibuatsekecilmungkin. Agar penelitiandapatdilakukan, makakeduatipekekeliruanitukitanyatakandalampeluang. Peluangmembuatkekeliruantipe I biasadinyatakandenganα (baca : alpha)
  • 8. Peluangmembuatkekeliruantipe II dinyatakandenganβ (baca : beta). Dalampenggunaannya, αdisebutjugatarafsignifikanatautarafartiatautarafnyata. Besarkecilnyaαdanβ yang dapatditerimadalampengambilankesimpulanbergantungpadaakibat-akibatatasdiperbuatnyakekeliruan-kekeliruantsb.
  • 9. Untukkeperluanpraktis, αakandiambillebihduludenganharga yang biasadigunakan, yaituα = 0,01 atauα = 0,05. Besarnyaαditentukanolehpengujisendiri. Biasanyauntukpenelitianbidangteknik, digunakanketelitian α = 0,01, danuntukbidangsosial α = 0,05
  • 10. Denganα = 0,05, misalnyaatauseringdisebuttarafnyata 5%, berartikira-kira 5 darisetiap 100 kesimpulanbahwakitamenolakhipotesis yang seharusnyaditerima. Dengankata lain, 95% yakinbahwakitatelahmembuatkesimpulan yang benar.
  • 11. LANGKAH PENGUJIAN Tuliskanhipotesisdalambentukkalimat Tuliskanhipotesisdalamsimbol Tentukanstatistikhitung Tentukandaerahpenerimaan/penolakanhipotesis Buatlahkesimpulan
  • 12. Ujiduapihak Jika h0 mengandungpembanding = Dan h1 mengandungpembanding ≠
  • 13. Ujisatupihak Jika H0 mengandungpembanding = Dan H1 mengandungpembanding > atau <
  • 14. KAPAN MEMAKAI UJI SATU PIHAK(ARAH) /DUA PIHAK(ARAH)? Uji t 2-arah digunakanapabilapenelititidakmemilikiinformasimengenaiarahkecenderungandarikarakteristikpopulasi yang sedangdiamati. Sedangkanuji t 1-arah digunakanapabilapenelitimemilikiinformasimengenaiarahkecenderungandarikarakteristikpopulasi yang sedangdiamati.
  • 15. Ujisatupihak (ada info kecenderunganlebihbesardari ) Kasus 1: Seorangpenelitiinginmengetahui rata-rata uangsakumahasiswaUniv X perbulan. Menurutisu yang berkembang, rata-rata uangsaku yang dimilikimahasiwauniv X LEBIH BESAR DARIRp. 500 ribu/bulan. Untukitudilakukanpenelitiandenganmengambil 50 sampelmahasiswasecaraacak.
  • 16. Ujiduapihak (tidakada info kecenderunganlebihbesar/kurangdari) kasus 2: Seorangpenelitiinginmengetahui rata-rata uangsakumahasiswaUniv X perbulan. Menurutisu yang berkembang, rata-rata uangsakumahasiswauniv X adalahSEKITAR Rp.500 ribu /bulan. Untukitudilakukanpenelitiandenganmengambil 50 sampelmahasiswasecaraacak.