MODUL III UJI HIPOTESIS DENGAN CHI-KUADRAT. TUJUAN 1. Memahami pengertian Uji Kebaikan Suai (goodness of fit test) dan Uji Kebebasan (Independensi)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODUL III UJI HIPOTESIS DENGAN CHI-KUADRAT. TUJUAN 1. Memahami pengertian Uji Kebaikan Suai (goodness of fit test) dan Uji Kebebasan (Independensi)"

Transkripsi

1 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 MODUL III UJI HIPOTESIS DENGAN CHI-KUADRAT TUJUAN 1. Memahami pengertian Uji Kebaikan Suai (goodness of fit test) dan Uji Kebebasan (Independensi). Mampu menyelesaikan kasus Uji Kebaikan Suai (goodness of fit test) dan Uji Kebebasan (Independensi) dengan perhitungan manual 3. Mampu menyelesaikan kasus Uji Kebaikan Suai (goodness of fit test) dan Uji Kebebasan (Independensi) dengan menggunakan SPSS 4. Mampu memberikan analisis dan membandingkan hasil perhitungan manual dengan SPSS LANDASAN TEORI Chi-Kuadrat atau disebut juga dengan Chi-Square adalah salah satu jenis uji komparatif non parametris yang dilakukan pada dua variabel, di mana skala data kedua variabel adalah nominal. Chi- Kuadrat adalah suatu teknik statistika yang memungkinkan peneliti menilai perbedaan frekuensi yang nyata di observasi, dengan frekuensi yang diharapkan dalam kategori-kategori tertentu sebagai akibat dari kesalahan sampling. Sebagai bagian dari statistika inferensial Chi- Kuadrat juga dapat digunakan untuk menguji hipotesis, yakni untuk menguji apakah perbedaan frekuensi yang diperoleh dari dua sampel (atau lebih) merupakan perbedaan frekuensi yang hanya disebabkan oleh kesalahan sampling, ataukah merupakan perbedaan yang signifikan. Secara umum, rumus perhitungan dalam uji chi-square adalah sebagai berikut : ( o e ) e k i i i 1 i Keterangan : k : banyaknya kategori/sel, 1,... k Halaman 1

2 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 o i : frekuensi observasi untuk kategori ke-i e i : frekuensi ekspektasi (harapan) untuk kategori ke-i X : ukuran perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi Berikut ini merupakan grafik yang digunakan pada uji hipotesis dengan Chi-Kuadrat : (1- ) Daerah penerimaan 0 χ tabel : luas daerah penolakan H 0 = χ α,(n 1)(m 1) Pada tahun 1900, Karl Pearson adalah orang pertama yang memperkenalkan uji chikuadrat. Chi-Kuadrat adalah salah satu alat analisis yang paling sering digunakan pada statistik, dengan tujuan untuk Uji Kebaikan Suai (Goodness of fit), Uji Kebebasan (Independensi), dan Uji Homogenitas (Santoso, 014). Pada umumnya terdapat 4 jenis uji hipotesis dengan Chi-Kuadrat yang sering digunakan, yaitu : 1. Uji Kebaikan Suai (Goodness of fit test). Uji Kebebasan (Independensi) 3. Uji Homogenitas 4. Uji beberapa Proporsi Halaman

3 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November UJI KEBAIKAN SUAI (GOODNESS OF FIT TEST) 1.1 Konsep Uji goodness of fit pada prinsipnya bertujuan untuk mengetahui apakah sebuah distribusi data dari sampel mengikuti sebuah distribusi teoritis tertentu ataukah tidak. Sebagai contoh, jika sebuah dadu dilempar, maka kemungkinan mendapat angka 5 adalah 1/6, juga kemungkinan untuk angka yang lain. Inilah yang disebut distribusi teoritis sebuah dadu, karena terdiri atas 6 mata dadu yang mempunyai kemungkinan seimbang untuk muncul dalam sekali pelemparan. Seandainya dilakukan pelemparan 10 kali, seharusnya tiap mata dadu secara teoritis akan muncul masing-masing 1/6 x 10 = 0 kali (angka 1 muncul 0 kali, angka muncul 0 kali dan seterusnya). Namun tentu kenyataannya tidaklah persis sama, bisa saja angka 1 muncul hanya 10 kali, tapi angka 3 muncul 4 kali dan kemungkinan lain. Untuk mengetahui apakah kenyataan tersebut masih bisa dianggap selaras (fit) dengan distribusi teoritis, akan digunakan uji Goodness of fit. Dengan demikian, goodness of fit test akan membandingkan dua hal distribusi data, yakni yang teoritis (frekuensi harapan) dan yang sesuai kenyataan (frekuensi observasi). 1. Langkah Pengujian Prosedur pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1) Membuat bentuk uji hipotesis H0 : Tidak ada perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi teoritis. H1 : Ada perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi teoritis. ) Menentukan harga statistik penguji Menghitung nilai Chi-Kuadrat hitung dari data yang telah didapatkan dengan rumusan sebagai berikut : Keterangan : k : banyaknya kategori/sel, 1,... k k χ = (o i e i ) i=1 e i Halaman 3

4 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 o i : frekuensi observasi untuk kategori ke-i e i : frekuensi ekspektasi (harapan) untuk kategori ke-i X : ukuran perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi 3) Menentukan nilai probabilitas kesalahan (α) Sesuai dengan harga statistik penguji maka kita melihat tabel chi-kuadrat dengan α yang telah ditentukan didapat batas-batas penerimaan dan penolakan hipotesis yaitu χ tabel χ α,(k 1), dengan k = jumlah kategori pada variabel. = 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) Chi-Square tabel, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > Chi-Square tabel, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > Probabilitas kesalahan, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi Probabilitas kesalahan, maka H0 ditolak 5) Membuat keputusan Keputusan : Apabila 0 χ hitung Apabila χ hitung χ tabel > χ tabel maka H0 diterima (hipotesis diterima) maka H0 ditolak (hipotesis ditolak) Halaman 4

5 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016. UJI KEBEBASAN (INDEPENDENSI).1 Konsep Uji Independensi digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh suatu variabel (sampel) terhadap variabel (sampel) lainnya yang dibagi menjadi beberapa subvariabel. Misalnya pengaruh tingkat pendapatan terhadap pola konsumsi, pengaruh usia terhadap tingkat kemangkiran bekerj, pengaruh usia terhadap tingkat produktivitas bekerja, dan sebagainya. Uji Kebebasan digunakan untuk menguji hubungan antara sifat-sifat yang ada pada suatu objek, apakah antara sifat-sifat obyek tersebut ada yang mempengaruhi (dependen) sifat yang lain atau bebas tanpa ada pengaruh diantaranya (independen).. Langkah Pengujian Prosedur pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1) Membuat Bentuk Uji Hipotesis H0 : Sifat-sifat obyek tidak saling mempengaruhi (independen) H1 : Sifat-sifat obyek ada yang mempengaruhi (dependen) ) Menentukan Harga Statistik Penguji Pada penentuan harga statistik pengujian, Uji Independensi menggunakan tabel kontingensi atau tabel hubungan antar sifat suatu obyek. Variabel Variabel 1 K1... Km Jumlah B1 O11 (E11)... O1m (E1m) nb Bn Ob1 (Eb1)... Onm (Enm) nbn Jumlah nk1... nkm N Keterangan : Oij = Frekuensi Obyek dengan sifat Bi dan Kj atau (Bi Kj) Eij = Frekuensi Harapan obyek dengan sifat Bi dan Kj atau (Bi Kj) Halaman 5

6 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 Untuk menguji hipotesis diperlukan mencari nilai chi-square dengan rumus perhitunga sebagai berikut. - Dengan derajat kebebasan = dk = (n-1)(m-1) n = banyaknya baris m = banyaknya kolom - Dengan nilai (Eij) sebagai berikut. k χ = (O i E i ) i=1 3) Menentukan besarnya tingkat signifikansi α. E i Eij = (nk m)(nb n ) N Dengan melihat tabel chi-square (χ ) pada tingkat signifikansi α yang telah ditentukan dan dk (n-1)(m-1) didapat χ tabel = χ α,(n 1)(m 1) sebagai batas penerimaan dan penolakan. 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) Chi-Square tabel, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > Chi-Square tabel, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > Probabilitas kesalahan, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi Probabilitas kesalahan, maka H0 ditolak 5) Membuat Keputusan Keputusan : Apabila 0 χ hitung Apabila χ hitung χ tabel > χ tabel maka H0 diterima (hipotesis diterima) maka H0 ditolak (hipotesis ditolak) Halaman 6

7 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November UJI HOMOGENITAS 3.1 Konsep Uji hipotesis yang ditujukan untuk mengetahui apakah dua sampel atau lebih bersifat homogen disebut uji homogenitas. Sama dengan uji independensi, data sampel dalam uji homogenitas disajikan dalam suatu tabel kontingensi. Berbeda dengan uji independensi, ujii homogenitas dapt dilakukan bila jumlah baris atau kolom pada tabel kontingensi ditentukan terlebih dahulu. Sebagai contoh, misalnya, bahwa sebelumnya diputuskan mengambil 00 pemilih dari partai Demokrat, 150 dari Republik, dan 150 dari Independent di negara bagian North Carolina dan ingin diselidiki apakah mereka setuju, menentang, atau tak punya pendapat (tanpendapat) mengenai usul undang-undang pengguguran kandungan. Berikut hasil pengamatan yang didapatkan. U.U Pengguguran Afiliasi Politik Demokrat Republik Independent Jumlah Setuju Menentang Tanpendapat Jumlah Dari contoh di atass diuji hipotesis bahwa proporsi populasi di tiap baris sama. Yakni, diuji hipotesis bahwa proporsi Demokrat, Republik, dan Independent yang setuju undangundang pengguguran kandungan sama; proporsi dari setiap afiliasi atau keanggotaan partai yang menentang undang-undang tadi sama; dan proporsi dari setiap keanggotaan politik yang tanpendapat sama. Pada dasarnya ingin ditentukan apakah ketiga kelompok pemilih adalah homogen terhadap pendapatnya mengenai usul undang-undang pengguguran. Uji seperti ini disebut uji kehomogenan 3. Langkah Pengujian Prosedur pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut : Halaman 7

8 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 1) Membuat Bentuk Uji Hipotesis H0 : Tidak terdapat perbedaan proporsi antara variabel 1 terhadap variabel H1 : Terdapat perbedaan proporsi antara variabel 1 terhadap variabel ) Menentukan Harga Statistik Penguji Pada penentuan harga statistik pengujian, Uji Homogenitas menggunakan tabel kontingensi atau tabel hubungan antar sifat suatu obyek. Variabel Variabel 1 K1... Km Jumlah B1 O11 (E11)... O1m (E1m) nb Bn Ob1 (Eb1)... Onm (Enm) nbn Jumlah nk1... nkm N Keterangan : Oij = Frekuensi Obyek dengan sifat Bi dan Kj atau (Bi Kj) Eij = Frekuensi Harapan obyek dengan sifat Bi dan Kj atau (Bi Kj) Untuk menguji hipotesis diperlukan mencari nilai chi-square dengan rumus perhitungan sebagai berikut. - Dengan derajat kebebasan = dk = (n-1)(m-1) n = banyaknya baris m = banyaknya kolom k χ = (O i E i ) i=1 E i - Dengan nilai (Eij) sebagai berikut. Eij = (nk m)(nb n ) N Halaman 8

9 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 3) Menentukan besarnya tingkat signifikansi α. Dengan melihat tabel chi-square (χ ) pada tingkat signifikansi α yang telah ditentukan dan dk (n-1)(m-1) didapat χ tabel = χ α,(n 1)(m 1) sebagai batas penerimaan dan penolakan. 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) Chi-Square tabel, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > Chi-Square tabel, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > Probabilitas kesalahan, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi Probabilitas kesalahan, maka H0 ditolak 5) Membuat Keputusan Keputusan : Apabila 0 χ hitung Apabila χ hitung χ tabel > χ tabel maka H0 diterima (hipotesis diterima) maka H0 ditolak (hipotesis ditolak) Halaman 9

10 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November UJI BEBERAPA PROPORSI 4.1 Konsep Uji hipotesis Chi-Kuadrat dapat juga digunakan untuk menguji hipotesis bahwa k parameter binomial mempunyai nilai yang sama. Perbedaan uji beberapa proporsi dengan uji homogenitas terletak pada jumlah kategori pada variabel baris. Dikatakan uji proporsi jika kategori pada variabel baris merupakan binomial, artinya kategori berlawanan, misalnya kategori cacat dan tidak cacat; sukses dan gagal; ya dan tidak. Pengujian ini dilakukan untuk menguji hipotesis nol yanng menyatakan bahwa proporsi-proporsi dari beberapa individu (sampel) yang diteliti mempunyai sifat/kriteria yang sama. 4. Langkah Pengujian Prosedur pengujian hipotesis dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1) Membuat bentuk uji hipotesis H0 : P1 = P =... = Pk, semua proporsi sama H1 : P1, P,..., Pk tidak semuanya sama ) Menentukan harga statistik penguji Uji proporsi mula-mula mengambil sampel acak bebas berukuran n1, n,..., nk dari k populasi dan kemudian menyusun data dalam tabel berkemungkinan x k seperti tabel di bawah ini. Sampel 1... k Sukses X 1 X... X k Gagal n 1 - X 1 n - X... n k - X k Menghitung nilai Chi-Kuadrat hitung dari data yang telah didapatkan dengan rumusan sebagai berikut : Halaman 10

11 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 k χ = (o i e i ) dengan derajat kebebasan v = ( 1)(k 1) = (k 1) Keterangan : k : banyaknya kategori/sel, 1,... k i=1 o i : frekuensi observasi untuk kategori ke-i e i : frekuensi ekspektasi (harapan) untuk kategori ke-i X : ukuran perbedaan antara frekuensi observasi dengan frekuensi e i 3) Menentukan nilai probabilitas kesalahan (α) Sesuai dengan harga statistik penguji maka kita melihat tabel chi-kuadrat dengan α yang telah ditentukan didapat batas-batas penerimaan dan penolakan hipotesis yaitu χ tabel χ α,(k 1). = 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) Chi-Square tabel, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > Chi-Square tabel, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > Probabilitas kesalahan, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi Probabilitas kesalahan, maka H0 ditolak 5) Membuat keputusan Keputusan : Apabila 0 χ hitung Apabila χ hitung χ tabel > χ tabel maka H0 diterima (hipotesis diterima) maka H0 ditolak (hipotesis ditolak) Halaman 11

12 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 STUDI KASUS 1. STUDI KASUS UJI KEBAIKAN SUAI (goodness of fit test) Selama ini Manajer Perusahaan sabun mandi HARUM menganggap bahwa konsumen sama-sama menyukai tiga warna sabun mandi yang diproduksi, yaitu putih, hijau, dan kuning. Untuk membuktikan dugaannya, Manajer Pemasaran tersebut meminta pendapat 30 responden dengan data sebagai berikut. Responden Warna Pilihan Responden Warna Pilihan RENNY putih HANNY kuning RITA putih ANNY kuning SLAMET putih SUDIMAN putih ALAN putih GUNAWAN putih BUDIMAN hijau ANITA putih GUNADI hijau CICILIA putih GIMAN kuning FERRY putih LINNA putih SILVI hijau LANNY putih AGUS hijau RUBEN hijau NANA kuning RICKY hijau SUGIANTO kuning ROSSY hijau DEWI hijau YUNI putih ROSALIND hijau CYNTHIA putih SUSANA putih ROSALINDA putih ROBERT putih Solusi : 1) Membuat bentuk uji hipotesis H0 : Tidak ada perbedaan antara dugaan manajer perusahaan dengan tanggapan responden H1 : Ada perbedaan antara dugaan manajer perusahaan dengan tanggapan responden Halaman 1

13 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 ) Menentukan Harga Statistik Penguji Perhitungan Manual a) Menghitung Frekuensi kenyataan dan harapan Frekuensi kenyataan : Putih = 16 orang, Hijau = 9 orang, Kuning = 5 orang Frekuensi harapan : 30 orang/3 = 10 (karena manajer menduga bahwa konsumen sama-sama menyukai 3 warna sabun mandi) b) - Menghitung nilai chi-square hitung : k χ = (o i e i ) χ = i=1 χ = 6, e i (16 10) 10 + (9 10) 10 + (5 10) 10 3) Nilai probabilitas kesalahan (α) = 0,05 Tingkat kepercayaan 95 %, maka nilai probabilitas kesalahan : (1-α) = 1-95% = 0,05 Maka, nilai Chi-square tabel dengan derajat kebebasan (df) = 3-1 = adalah χ tabel = χ α,(k 1) = χ 0,05(3 1) = 5,991 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) Chi-Square tabel, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > Chi-Square tabel, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > Probabilitas kesalahan, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi Probabilitas kesalahan, maka H0 ditolak Halaman 13

14 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 5) Membuat Keputusan Keputusan : Karena χ hitung = 6, > 5,991, maka H0 ditolak, berarti ada perbedaan antara dugaan manajer pemasaran dengan kenyataannya yang menganggap konsumen sama-sama menyukai tiga warna sabun mandi. Proses SPSS a) Isi data pada Variable view : b) Masukkan values pada variabel warna_pilihan Halaman 14

15 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 c) Masukkan data pada halaman Data View d) Klik Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > Chi-square, sehingga muncul jendela chi-square test. Pengisian : - TEST VARIABLE LIST atau nama variabel yang akan diuji. Sesuai kasus, masukkan variabel warna_pilihan - EXPECTED RANGE. Di sini karena data sudah di input, maka pilihan tetap pada GET FROM DATA - EXPECTED VALUES. Jika dilihat pada kasus, Manajer menganggap kesenangan terhadap warna adalah sama, yang berarti semua warna seharusnya dipilih secara merata (sepertiga memilih warna putih, sepertiga memilih warna hijau, dan sepertiga memilih warna kuning). Dengan demikian, tetap pada pilihan ALL CATEGORIES EQUAL Halaman 15

16 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 e) Klik OK sehingga keluar hasil output SPSS Analisis hasil SPSS : Dari tabel warna_pilihan terlihat bahwa putih dipilih oleh 16 responden, warna hijau 9 responden, dan warna kuning 5 responden. Ini adalah frekuensi yang didapat dari input data (observed) Dari tabel warna_pilihan untuk kolom expected, karena distribusi seharusnya merata, maka masing-masing warna seharusnya diminati oleh masing-masing 10 responden (dari 30 responden dibagi 3 warna) Kolom residual pada tabel warna_pilihan adalah selisih antara kolom observed dan kolom expected. Seperti untuk warna putih, angka residual adalah atau 6. Demikian untuk dua angka residual yang lain. Pada tabel test statictics, nilai chi-square = 6, dan nilai signifikansi = 0,45. Halaman 16

17 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 Karena nilai signifikansi = 0,045 0,05, maka H0 ditolak, berarti ada perbedaan antara dugaan manajer pemasaran dengan kenyataannya yang menganggap konsumen sama-sama menyukai tiga warna sabun mandi. 6) Analisis dan membandingkan hasil perhitungan manual dan output SPSS - Nilai chi-square pada perhitungan manual dan output SPSS sudah sama yaitu sebesar 6,. - Hasil uji hipotesis juga sudah sama-sama menolak H0 7) Kesimpulan Ada perbedaan antara dugaan manajer pemasaran dengan kenyataannya yang menganggap konsumen sama-sama menyukai tiga warna sabun mandi. Halaman 17

18 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016. STUDI KASUS UJI KEBEBASAN (Independensi) Seorang dokter di sebuah rumah sakit di Tangerang memberikan data terbaru mengenai pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap perilaku konsumennya. Dengan menggunakan koefesien keyakinan 95%, ujilah pendapat yang menyatakan bahwa kadar penggunaan narkoba tidak berpengaruh pada perilaku konsumennya. No Nama Efek Kadar Narkoba Penggunaan 1 RENNY 3 3 RITA 3 SLAMET ALAN 5 BUDIMAN GUNADI GIMAN 3 8 LINNA 9 LANNY 4 10 RUBEN 1 11 RICKY ROSSY 1 13 YUNI 3 14 CYNTHIA 15 ROSALINDA HANNY 17 ANNY SUDIMAN 3 19 GUNAWAN ANITA CICILIA 4 3 FERRY 3 SILVI AGUS NANA 4 Keterangan : Efek Narkoba 1 = Sulit Tidur = Pemarah 3 = Daya Ingat Turun 4 = Tak ada efek No Nama Efek Kadar Narkoba Penggunaan 6 SUGIANTO DEWI ROSALIND 4 9 SUSANA 1 30 ROBERT BUDI BRIAN BAMBANG 34 BADIR 35 BOB BERTHA BENYAMIN BENNY BOBBY 40 BORIS BASUKI SUSY 43 RUDY 3 44 RONNY ELLY LILY 4 47 TUTY YATY DICKY VIKO 1 1 Kadar Penggunaan 1 = Berat = Sedang 3 = Ringan Halaman 18

19 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 Solusi : 1) Membuat bentuk uji hipotesis H0 : Semua proporsi kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba adalah sama (homogen) atau Tidak terdapat pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba (independen) H1 : Tidak semua proporsi kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba adalah sama (tidak homogen) atau Terdapat pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba (dependen) ) Menentukan harga statistik penguji Dari studi kasus, dibuat tabel sesuai dengan tabel kontingensi sebagai berikut. Efek Narkoba Kadar Penggunaan Berat Sedang Ringan Jumlah Sulit Tidur Pemarah Daya Ingat Turun Tak Ada Efek Jumlah ) Menentukan besarnya tingkat signifikansi α. Tingkat kepercayaan 95 %, maka nilai probabilitas kesalahan : (1-α) = 1-95% = 0,05 χ tabel = χ α,(n 1)(m 1) = χ 0,05,6 = 1,59 4) Menentukan kriteria pengujian Dengan membandingkan Chi-Square hitung dengan Chi-Square tabel : - Nilai Chi-Square hitung (χ ) 1,59, maka H0 diterima - Nilai Chi-Square hitung (χ ) > 1,59, maka H0 ditolak Dengan membandingkan angka probabilitas : - Nilai Signifikansi > 0,05, maka H0 diterima - Nilai Signifikansi 0,05, maka H0 ditolak Halaman 19

20 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 6 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 5) Melakukan perhitungan manual dan proses SPSS Perhitungan Manual a) Menghitung Frekuensi kenyataan dan harapan Frekuensi kenyataan (Oij): Frekuensi kenyataan sesuai dengan tabel kontingensi yang telah didapatkan dari observasi. (dan juga frekuensi harapan) Efek Narkoba Kadar Penggunaan Berat Sedang Ringan Jumlah Sulit Tidur 9 (4,76) 1 (5,04) 4 (4,) 14 Pemarah (4,4) 10 (4,68) 1 (3,9) 13 Daya Ingat Turun (,7) 3 (,88) 3 (,4) 8 Tak Ada Efek 4 (5,1) 4 (5,4) 7 (4,5) 15 Jumlah Frekuensi harapan (Eij) : - Sulit Tidur: E 11 = (17)(14) 50 E 1 = (18)(14) 50 E 13 = (15)(14) 50 = 4,76 = 5,04 = 4, - Daya Ingat Turun: E 31 = (17)(8) 50 E 3 = (18)(8) 50 E 33 = (15)(8) 50 =,7 =,88 =,4 - Pemarah: E 1 = (17)(13) 50 E = (18)(13) 50 E 3 = (15)(13) 50 = 4,4 = 4,68 = 3,9 - Tak Ada Efek: E 41 = (17)(15) 50 E 4 = (18)(15) 50 E 43 = (15)(15) 50 = 5,1 = 5,4 = 4,5 Halaman 0

21 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 b) - Menghitung nilai chi-square hitung : k χ = (o i e i ) χ = i=1 e i (9 4,76) 4,76 + (1 5,04) 5,04 (4 4,) + + 4, ( 4,4) 4,4 (10 4,68) + + 4,68 (1 3,9) (,7) (3,88) (3,4) (4 5,1) ,9,7,88,4 5,1 (4 5,4) + 5,4 χ = 18,888 (7 4,5) 4,5 - Chi-square tabel dengan derajat kebebasan (dk) =, maka χ (0,05;6) = 1,59 - Karena χ hitung = 18,888 > 1,59, maka H0 ditolak, berarti tidak semua proporsi kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba adalah sama (tidak homogen) terdapat pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba (dependen) Proses SPSS a) Isi data pada Variable view : b) Masukkan values pada variabel Efek Halaman 1

22 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 c) Masukkan values pada variabel Kadar d) Masukkan data pada halaman data view e) Klik Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs, sehingga muncul jendela crosstabs Halaman

23 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 Pengisian : - Masukkan variabel Efek ke dalam Row(s) dan variabel Kadar ke dalam Column(s) - Pada pilihan STATISTICS centang pilihan CHI-SQUARE lalu klik Continue - Pada pilihan CELL centang pilihan OBSERVED dan EXPECTED lalu klik Continue f) Klik OK pada jendela Crosstabs sehingga keluar output SPSS Halaman 3

24 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 Analisis hasil SPSS : Tabel Case Processing Summary merupakan informasi jumlah data pada studi kasus Tabel Efek*Kadar Crosstabulation merupakan tabel kontingensi yang sesuai dengan proses manual sebelumnya Tabel Chi-Square Tests menunjukkan Value dari Pearson Chi-Square sebesar 18,888, derajat kebebasan (df) sebesar 6, dan nilai signifikansi (Assymp.Sig) sebesar 0,004 Karena nilai signifikansi = 0,004 0,05, maka H0 ditolak, berarti tidak semua proporsi kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba adalah sama atau terdapat pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba. Halaman 4

25 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 6) Analisis dan membandingkan hasil perhitungan manual dan output SPSS - Nilai chi-square pada perhitungan manual dan output SPSS sudah sama yaitu sebesar 18, Hasil uji hipotesis antara perhitungan manual dan proses SPSS sudah sama-sama menolak H0 7) Kesimpulan Dengan demikian, pendapat seorang dokter yang menyatakan bahwa kadar penggunaan narkoba tidak berpengaruh pada perilaku konsumennya adalah salah dikarenakan hasil pengujian membuktikan bahwa terdapat pengaruh kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba (dependen) dan pada data tersebut tidak semua proporsi kadar penggunaan narkoba terhadap efek narkoba adalah sama (tidak homogen). Halaman 5

26 Kode Mata Praktikum : Jumlah Halaman : 5 Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : November 016 DAFTAR PUSTAKA Bambang K, Rudy B Statistika I, Seri Diktat Kuliah. Jakarta: Gunadarma. Fauzy, Akhmad Statistik Industri. Jakarta : Erlangga. Santoso, Singgih Buku Latihan SPSS Statistik Parametik. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. Sarwono, Jonathan Statistik Itu Mudah: Panduan Lengkap Untuk Belajar Komputasi Statistik Menggunakan SPSS 16. Yogyakarta: CV. Andi Offset. Subiyakto, Haryono Statistika, Seri Diktat Kuliah. Jakarta: Gunadarma. Wallpole, Ronald E Pengantar Statistika, edisi terjemahan. Jakarta: PT Gramedia. Halaman 6

CHI-SQUARE: GOODNESS OF FIT TEST

CHI-SQUARE: GOODNESS OF FIT TEST Modul CHI-SQUARE: GOODNESS OF FIT TEST Pengantar Chi Square adalah salah satu alat analisis yang paling sering digunakan pada statistik, dengan tujuan untuk Uji Homogenitas, Uji Independensi dan Uji Goodness

Lebih terperinci

MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M.

MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M. MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik Dosen Pengampu: Dr Nur Karomah Dwiyanti MSi Disusun oleh: 1 Manisha Elok Sholikhati (4112315008) 2 Hanna Fejinia (4112315009)

Lebih terperinci

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Chi Square Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi

Lebih terperinci

UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2)

UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2) UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2) 5 92 Objektif Mahasiswa dapat menghitung uji parametik dan uji nonparametric Mahasiswa dapat menguji ada atau tidaknya interdependensi antara variable kuantitatif yang

Lebih terperinci

STATISTIK NONPARAMETRIK (1)

STATISTIK NONPARAMETRIK (1) PERTEMUAN KE-1 Ringkasan Materi: STATISTIK NONPARAMETRIK (1) Statistik nonparametrik disebut juga statistik bebas distribusi/ distributif free statistics karena tidak pernah mengasumsikan data harus berdistribusi

Lebih terperinci

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5)

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5) ISSN : 1693 1173 Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5) Abstrak Uji Chi-Square digunakan untuk pengujian hipotesa terhadap beda dua proporsi atau lebih. Hasil pengujian akan menyimpulkan

Lebih terperinci

Prosedur Uji Chi-Square

Prosedur Uji Chi-Square Prosedur Uji Chi-Square Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik parametrik ukuran korelasi yang umum digunakan adalah korelasi Product Moment Pearson. Diantara korelasi nonparametrik yang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Statistik Non Parametrik Tes statistik non parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapakan syaratsyaratnya yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk

Lebih terperinci

IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL 14 Desember 2005

IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL 14 Desember 2005 IV. TEST UNTUK DATA NOMINAL DAN ORDINAL 14 Desember 2005 1 Crosstab (Tabulasi Silang) Crosstab ini dipergunakan untuk menyajikan data categorical dalam bentuk tabulasi, terdiri dari baris (row) dan kolom

Lebih terperinci

Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik

Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik Uji t dengan 2 kelompok Uji t Tidak Berpasangan Uji t dikembangkan oleh William Sealy Gosset. Dalam artikel publikasinya, ia menggunakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Metode statistik non parametrik atau sering juga disebut metode bebas sebaran

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Metode statistik non parametrik atau sering juga disebut metode bebas sebaran BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Statistik non Parametrik Metode statistik non parametrik atau sering juga disebut metode bebas sebaran (distribution free) adalah test yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat

Lebih terperinci

Pokok Bahasan: Chi Square Test

Pokok Bahasan: Chi Square Test Pokok Bahasan: Chi Square Test Start Pokok Bahasan A. Pengertian Distribusi Chi Kuadrat B. Uji Kecocokan (Goodness of Fit Test) (Kontigensi Table Test) 1 Instruksional Umum Memberi penjelasan tentang distribusi

Lebih terperinci

MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN

MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN MAKALAH UJI PERLUASAN MEDIAN Disusun untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengolahan Data Penelitian Dosen Pengampu : Dr. Nur Karomah Dwidayati, M.Si. Oleh: Sulis Rinawati (0401516042) Retno Indarwati (0401516049)

Lebih terperinci

Statistik Uji Kruskal-Wallis

Statistik Uji Kruskal-Wallis Statistik Uji Kruskal-Wallis Author: Junaidi Junaidi Statistik Kruskal Wallis adalah salah satu peralatan statistika non-parametrik dalam kelompok prosedur untuk sampel independen. Prosedur ini digunakan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK

ANALISIS DATA KATEGORIK ANALISIS DATA KATEGORIK 7.1 Uji Independensi Khi Kuadrat Adakalanya kita menjumpai data yang bersifat kategorikal. Yang dimaksud dengan kategorikal di sini adalah data terkelompokkan berdasarkan kategori

Lebih terperinci

UJI CHI SQUARE. (Uji data kategorik)

UJI CHI SQUARE. (Uji data kategorik) UJI CHI SQUAR (Uji data kategorik) A. Pendahuluan Uji statistik nonparametrik ialah suatu uji statistik yang tidak memerlukan adanya asumsi-asumsi mengenai sebaran data populasinya (belum diketahui sebaran

Lebih terperinci

BAB XII PENGUJIAN DISTRIBUSI CHI-SQUARED. Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian distribusi dengan menggunakan chi-squared.

BAB XII PENGUJIAN DISTRIBUSI CHI-SQUARED. Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian distribusi dengan menggunakan chi-squared. BAB XII PENGUJIAN DISTRIBUSI CHI-SQUARED Deskripsi: Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian distribusi dengan menggunakan chi-squared. Manfaat: Memberikan konsep pengujian distribusi chi-squared yang

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN XI

STATISTIK PERTEMUAN XI STATISTIK PERTEMUAN XI Topik Bahasan: Analisis Ragam (ANOVA) Universitas Gunadarma 1. Pendahuluan Metode hipotesis dengan menggunakan distribusi z dan distribusi t efektif untuk uji hipotesis tentang perbedaan

Lebih terperinci

Crosstab dan Chi-Square: Analisis Hubungan Antarvariabel Kategorikal

Crosstab dan Chi-Square: Analisis Hubungan Antarvariabel Kategorikal Crosstab dan Chi-Square: Analisis Hubungan Antarvariabel Kategorikal Sebelum masuk ke pembahasan crosstab (tabel silang) dan perhitungan statistik chi-square, akan dijelaskan dahulu kaitan dua perhitungan

Lebih terperinci

UJI CHI-SQUARE. 1. Skala pengukuran. ada 4 jenis skala pengukuran yaitu nominal, ordinal (bertingkat), interval, rasio

UJI CHI-SQUARE. 1. Skala pengukuran. ada 4 jenis skala pengukuran yaitu nominal, ordinal (bertingkat), interval, rasio UJI CHI-SQUARE Ada fenomena mhs keperawatan yg sedang skripsi sakit kepala karena tidak tahu bagaimana mengolah data hasil penelitian, apalagi kalau jenis penelitiannya korelasi atau eksperimen. Walaupun

Lebih terperinci

Aplikasi di Bidang Politik

Aplikasi di Bidang Politik Aplikasi di Bidang Politik Pembahasan yang terangkum di dalam bab ini adalah: Aplikasi SPSS 15.0 di bidang Politik dengan menentukan statistika deskriptif menggunakan Explore. Aplikasi SPSS 15.0 di bidang

Lebih terperinci

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik 6 UJI NONPARAMETRIK Bab ini membahas: Uji Chi-Kuadrat. Uji Dua Sampel Independen. Uji Beberapa Sampel Independen. Uji Dua Sampel Berkaitan. D iperlukannya uji Statistik NonParametrik mengingat bahwa suatu

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-13. np 0 (1-p 0 ) dimana : n = banyak sampel

Pertemuan Ke-13. np 0 (1-p 0 ) dimana : n = banyak sampel Pertemuan Ke-13 6.6 Pengujian Hipotesis mengenai Proporsi Dalam pengujian hipotesis untuk proporsi langkahlangkah yang dilakukan sama seperti pengujian hipotesis untuk rata-rata. X np 0 Z 0 = np 0 (1-p

Lebih terperinci

5 Departemen Statistika FMIPA IPB

5 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 5 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Khi-Kuadrat Uji Kebebasan Uji Kehomogenen Uji Kebaikan

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²)

UJI CHI KUADRAT (χ²) UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pendahuluan Uji Chi Kuadrat adalah pengujian hipotesis mengenai perbandingan antara frekuensi observasi/yg benar-benar terjadi/aktual dengan frekuensi harapan/ekspektasi 1.1 Pengertian

Lebih terperinci

PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH. Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi

PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH. Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi + PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi + 2 Tabel Silang Kekuatan Hubungan Dua variabel Nilai pengamatan

Lebih terperinci

Independent Sample T Test

Independent Sample T Test Independent Sample T Test Pengujian Dua Sample Tidak berhubungan (Independent Sample T Test) Uji Independence Sample T Test, digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara dua kelompok

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. Lebih lanjut Surakhmad (1998, hlm. 131) menjelaskan bahwa:

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. Lebih lanjut Surakhmad (1998, hlm. 131) menjelaskan bahwa: BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Penelitian. Dalam setiap penelitian diperlukan suatu metode. Metode penelitian adalah suatu cara yang dipakai peneliti dalam melakukan penelitiannya. Sugiyono (2013,

Lebih terperinci

TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22

TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22 TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22 Mata Kuliah : Lab Statistika Dosen : Sita Dewi Prahastini S.Kom, M.T, M.Kom Oleh : NAMA : ANDRIAN

Lebih terperinci

UJI CHI SQUARE DAN FISHER EXACT

UJI CHI SQUARE DAN FISHER EXACT Kuliah Oleh Ir. Rahayu Astuti, M.Kes UJI CHI SQUARE DAN FISHER EXACT UJI CHI SQUARE (UJI KAI KUADRAT) Analisis yang dapat dilakukan pada data kategorik antara lain adalah Uji Chi Square. Dalam penerapan

Lebih terperinci

STATISTIKA SOSIAL. Uji Chi Square MODUL PERKULIAHAN. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh 09

STATISTIKA SOSIAL. Uji Chi Square MODUL PERKULIAHAN. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh 09 MODUL PRKULIAHAN STATISTIKA SOSIAL Uji Chi Square Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh FIKOM MARcomm 09 Kode MK? Hani Yuniani, M.Ikom Abstract UJI beda untuk mendapat hubungan keeratan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika 2 / Probabilitas Terapan : IT012249 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1. Distribusi sampling populasi, sampel, tehnik

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang diperoleh langsung dari sumber asli (tidak melalui perantara).

Lebih terperinci

Pengujian Varian Satu Jalur. (One Way ANOVA)

Pengujian Varian Satu Jalur. (One Way ANOVA) One Way ANOVA Pengujian Varian Satu Jalur (One Way ANOVA) Uji One Way ANOVA, digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan ratarata antara tiga kelompok lebih sample yang tidak berhubungan. Jika ada

Lebih terperinci

Chi Square Test. Edi Minaji Pribadi, SP., MSc. Pokok Bahasan: Oleh:

Chi Square Test. Edi Minaji Pribadi, SP., MSc. Pokok Bahasan: Oleh: Pokok Bahasan: Chi Square Test Oleh: Edi Minaji Pribadi, SP., MSc. Start Home Contact Pokok Bahasan A. Pengertian Distribusi Chi Kuadrat B. Uji Kecocokan (Goodness o Fit Test) (Contingency Table Test)

Lebih terperinci

BAB II TABEL KATEGORIK 2 x 2

BAB II TABEL KATEGORIK 2 x 2 BAB II TABEL KATEGORIK 2 x 2 1. Pengantar Data kategorik termasuk data kelas, tingkat, golongan sering dimanfaatkan dalam penghitungan frekuensinya. Dalam inferensi sederhana juga telah dikenal analisis

Lebih terperinci

BAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK

BAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK BAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK Salah satu bagian penting dalam ilmu statistika adalah persoalan inferensi yaitu penarikan lesimpulan secara statistik. Dua hal pokok yang menjadi pembicaraan dalam statistik

Lebih terperinci

Uji Z atau t Uji Z Chi- square

Uji Z atau t Uji Z Chi- square UJI FRIEDMAN SEBAGAI PENDEKATAN ANALISIS NONPARAMETRIK UNTUK MENGUJI HOMOGENITAS RATA-RATA retnosubekti@uny.ac.id Pendahuluan Uji parametrik memerlukan pemenuhan asumsi-asumsi tentang distribusi populasi

Lebih terperinci

Different Scales, Different Measures of Association

Different Scales, Different Measures of Association Different Scales, Different Measures of Association Scale of Both Variables Nominal Scale Measures of Association Pearson Chi-Square: χ 2 Ordinal Scale Spearman s rho Interval or Ratio Scale Pearson r

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT Pengujian Hipotesis Deskriptif untuk 1 Sampel

UJI CHI KUADRAT Pengujian Hipotesis Deskriptif untuk 1 Sampel STATISTIKA NON-PARAMETRIK UJI CHI KUADRAT Pengujian Hipotesis Deskriptif untuk 1 Sampel Oleh : Suci Barlian Sari (H12115025) Melly Amelia (H12115009) UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2017 KATA PENGANTAR

Lebih terperinci

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Salah satu ciri utama sehingga sebuah data harus diproses dengan metode nonparametrik adalah jika tipe data tersebut semuanya adalah data nominal atau

Lebih terperinci

UJI VALIDITAS KUISIONER

UJI VALIDITAS KUISIONER UJI VALIDITAS KUISIONER Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin dukur. Dalam pengujian instrumen pengumpulan data, validitas bisa dibedakan menjadi validitas

Lebih terperinci

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS A. TUJUAN PRAKTIKUM Dengan adanya Praktikum Statistika Industri Modul V tentang Regresi, Korelasi, Analisis Varian, Validitas dan Reliabilitas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan yaitu jenis penelitian kuantitatif. Menurut Sugiyono (2003: 14) penelitian kuantitatif adalah penelitian dengan memperoleh

Lebih terperinci

GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS

GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS Digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator suatu variabel. Kuesioner dikatakan reliabel ketika jawaban seseorang terhadap pernyataan-pernyataan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Tes Statistik Non Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syaratsyaratnya

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Tes Statistik Non Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syaratsyaratnya BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Statistik Non Parametrik Tes Statistik Non Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syaratsyaratnya mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel

Lebih terperinci

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1. 1.Distribusi sampling Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, tehnik pengambilan sampel., serta distribusi sampling ratarata Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar

Lebih terperinci

Regresi dengan Microsoft Office Excel

Regresi dengan Microsoft Office Excel Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif eksperimen. Menurut Sugiyono (2012, hlm. 14) metode penelitian kuantitatif dapat diartikan

Lebih terperinci

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan

Lebih terperinci

STMIK STIKOM BALIKPAPAN 1 CHI SQUARE

STMIK STIKOM BALIKPAPAN 1 CHI SQUARE STMIK STIKOM BALIKPAPAN 1 CHI SQUARE Uji Chi Square untuk satu atau dua sampel digunakan untuk menguji apakah data sebuah sampel yang diambil menunjang hipotesis yang menyatakan bahwa populasi asal sampel

Lebih terperinci

Pokok Bahasan : DISTRIBUSI CHI-KUADRAT (CHI-SQUARE) Dosen Pengampu : Sunu Wibirama, M.Eng

Pokok Bahasan : DISTRIBUSI CHI-KUADRAT (CHI-SQUARE) Dosen Pengampu : Sunu Wibirama, M.Eng Pokok Bahasan : DISTRIBUSI CHI-KUADRAT (CHI-SQUARE) Dosen Pengampu : Sunu Wibirama, M.Eng Jika dalam suatu percobaan atau eksperimen hanya memiliki dua hasil keluaran, seperti halnya pelemparan mata uang,

Lebih terperinci

Program Studi Teknik Mesin S1

Program Studi Teknik Mesin S1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE / SKS : IT042238 / 2 SKS Program Studi Teknik Mesin S1 Pokok Bahasan Pertemuan dan TIU 1 Pendahuluan memahami tentang konsep statistik

Lebih terperinci

Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT

Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT 1 Uji Statistik yang Digunakan Untuk ANALISA BIVARIAT Variabel I Variabel II Jenis uji statistik yang digunakan Katagorik Katagorik - Kai kuadrat - Fisher Exact Katagorik Numerik - Uji T - ANOVA Numerik

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. kuantitas ataupun kualitatif dari karakteristik tertentu yang berlainan. Dan hasilnya merupakan data perkiraan atau estimate.

BAB 2 LANDASAN TEORI. kuantitas ataupun kualitatif dari karakteristik tertentu yang berlainan. Dan hasilnya merupakan data perkiraan atau estimate. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Populasi dan Sampel Populasi adalah kumpulan dari seluruh hasil perhitungan. Maupun pengukuran kuantitas ataupun kualitatif dari karakteristik tertentu yang berlainan. Sedangkan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 3 TABEL KONTIGENSI DALAM SPSS

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 3 TABEL KONTIGENSI DALAM SPSS ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 3 TABEL KONTIGENSI DALAM SPSS Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 28 November 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama

Lebih terperinci

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan KULIAH : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL Tim Pengajar STATSOS Lanjutan What is Statistics Science of gathering, analyzing, interpreting, and presenting data Branch of mathematics Facts and figures Measurement

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T)

LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T) LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T) STATISTIKA DISUSUN OLEH : MELINA KRISNAWATI 12.12.0328 SI 12 F JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN

Lebih terperinci

MODUL 6 STATISTIK NON PAREMETRIK

MODUL 6 STATISTIK NON PAREMETRIK MODUL 6 STATISTIK NON PAREMETRIK Materi Pembelajaran: statistik non parametrik, uji chi kuadrat, koefisien Spearman RankAlokasi WaktU2 x tatap muka perkuliahan (@ 3 x 50 menit) FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 3 PENGOLAHAN DATA BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu

Lebih terperinci

UJI INDEPENDEN ANTARA DUA FAKTOR

UJI INDEPENDEN ANTARA DUA FAKTOR UJI INDEPENDEN ANTARA DUA FAKTOR Banyak data hasil pengamatan yang dapat digolongkan kedalam beberapa factor, karakteristik atau atribut dengan tiap factor atau atribut teridiri dari beberapa klasifikasi,

Lebih terperinci

LAMPIRAN Case Processing Summary Universitas Sumatera Utara

LAMPIRAN Case Processing Summary Universitas Sumatera Utara LAMPIRAN ANALISIS SPSS : 1. Analisis Crosstabs Tujuannya adalah untuk mencari koef. Contingency menggunakan chi-square test Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent

Lebih terperinci

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak 76 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 77 Jadi dari analisis keputusannya : p value < 0,05 Ho ditolak berarti Distribusi

Lebih terperinci

STATISTIK NONPARAMETRIK (2)

STATISTIK NONPARAMETRIK (2) PERTEMUAN KE-13 Ringkasan Materi: STATISTIK NONPARAMETRIK () 1. Korelasi Spearman Rank Dari semua statistik yang didasarkan atas ranking (peringkat), koefisien korelasi Spearman Rank merupakan statistik

Lebih terperinci

MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY

MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY KELOMPOK : Karlina Siti Faresha 135020200111071 Rezky Ridhowati 135020200111074 Pahriyatul Ummah 135020201111002 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (IA) KODE / SKS : KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (IA) KODE / SKS : KD / 3 SKS 1 1. Distribusi Sampling TIU : Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, teknik pengambilan sampel, serta distribusi sampling rata-rata 2 1.2. Distribusi Sampling Rata-rata 1.1. Konsep Dasar Sampling

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS DATA. Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini :

UJI NORMALITAS DATA. Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini : UJI NORMALITAS DATA Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini : Garis mendatar pada grafik kurva normal umum adalah sumbu-x Garis mendatar pada

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : STATISTIK INFERENSIAL Kode Mata Kuliah : 02085314 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-2 **/ 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022251/2 SKS Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-2 merupakan

Lebih terperinci

BAB V Kepuasan Konsumen

BAB V Kepuasan Konsumen BAB V Kepuasan Konsumen Kepuasan konsumen, merupakan bagian yang penting dalam rangka keberhasilan suatu bisnis. Dewasa ini banyak perusahaan yang menyatakan bahwa tujuan utama perusahaan adalah untuk

Lebih terperinci

PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS

PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS PROSEDUR MENGUJI DISTRIBUSI NORMAL MELALUI UJI KAI KUADRAT DI SPSS Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Kai-Kuadrat (Chi Square) Kai-kuadrat adalah menguji perbedaan antara data empirik (observed) dengan

Lebih terperinci

UJI HOMOGENITAS. Pada dasarnya uji homogenitas dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih

UJI HOMOGENITAS. Pada dasarnya uji homogenitas dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih UJI HOMOGENITAS Pada dasarnya uji homogenitas dimaksudkan untuk memperlihatkan bahwa dua atau lebih kelompok data sampel berasal dari populasi yang memiliki variansi yang sama. Uji homogenitas terbagi

Lebih terperinci

BAB IV. Statistik Parametrik. Korelasi Product Moment. Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik

BAB IV. Statistik Parametrik. Korelasi Product Moment. Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik BAB IV Statistik Parametrik Korelasi Product Moment Regresi Linear Sederhana Regresi Linear Ganda Regresi Logistik Korelasi Product Moment Korelasi product moment disebut juga korelasi Pearson adalah teknik

Lebih terperinci

UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA

UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA PERTEMUAN KE-6 Materi : UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA Uji nonparametrik digunakan apabila asumsi-asumsi pada uji parametrik tidak dipenuhi. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik adalah sampel acak

Lebih terperinci

MODUL 1 SAMPLE t-test

MODUL 1 SAMPLE t-test MODUL SAMPLE t-test TUJUAN. Mahasiswa mampu memahami Uji Hipotesis Sample t-test. Mampu menyeleseikan persoalan Uji Hipotesis Sample t-test dengan software SPSS DESKRIPSI Salah satu cabang ilmu statistik

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP NILAI AKHIR MAHASISWA

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP NILAI AKHIR MAHASISWA ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP NILAI AKHIR MAHASISWA Tantri Windarti STMIK STIKOM Surabaya Jl. Raya Kedung Baruk 98 Surabaya Email : tantri@stikom.edu ABSTRAK Meningkatkan prestasi belajar

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

MATERI PERTEMUAN KE 3 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:

MATERI PERTEMUAN KE 3 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb: MATERI PERTEMUAN KE 3 EXPLORER Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb: Seorang guru SMA ingin mengetahui rata-rata nilai matematika siswa kelas 3A yang terdiri dari 14 siswa dengan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

CHI SQUARE. Pengantar

CHI SQUARE. Pengantar BAB 1 CHI SQUARE CHI SQUARE Pengantar Dua buah gejala atau lebih pada kenyataannya sebenarnya hanya dapat diperbandingkan atau dihubungkan. Oleh karena itu untuk mengkaji keterkaitan antara dua buah gejala

Lebih terperinci

SILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval)

SILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval) SILABUS JUDUL MATA KULIAH : STATISTIK INFERENSIAL NOMOR KODE/SKS : 02085314 / 3 SKS SEMESTER : 2 DOSEN : DESKRIPSI SINGKAT : Mata kuliah ini membahas tentang peranan statistika dalam pengembangan ilmu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Rancangan Penelitian 1. Pendekatan Penelitian Pendekatan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif karena serangkaian observasi (pengukuran)

Lebih terperinci

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal)

KORELASI. Alat hitung koefisien korelasi Pearson (data kuantitatif dan berskala rasio) Kendall, Spearman (data kualitatif dan berskala ordinal) KORELASI Pada SPSS korelasi ada pada menu Correlate dengan submenu: 1. BIVARIATE Besar hubungan antara dua (bi) variabel. a. Koefisien korelasi bivariate/product moment Pearson Mengukur keeratan hubungan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Jenis penelitian ini merupakan penelitian lapangan (field research) yakni penelitian yang dilakukan dengan terjun langsung di lapangan untuk

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika statistika Mahasiswa dapat menjelaskan kegunaan

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di MTs N 1 Kudus. MTs N 1 Kudus beralamatkan

Lebih terperinci

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELETIAN

BAB III METODE PENELETIAN 35 BAB III METODE PENELETIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian dilaksanakan di SMK Negeri 6 Bandung yang beralamatkan di Jalan Soekarno Hatta (Riung Bandung) Kota Bandung, pada tes Uji Kompetensi

Lebih terperinci

MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:

MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb: MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb: Seorang guru SMA ingin mengetahui rata-rata nilai matematika siswa kelas 3A yang terdiri

Lebih terperinci

BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN

BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN BAB 08 ANALISIS VARIAN Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Oleh karena itu pada bagian

Lebih terperinci

Chi Square Test. Pokok Bahasan: Oleh:

Chi Square Test. Pokok Bahasan: Oleh: Pokok Bahasan: Chi Square Test Oleh: Edi Minaji Pribadi,, SP., MSc. Start Pokok Bahasan A. Pengertian Distribusi Chi Kuadrat B. Uji Kecocokan (Goodness o Fit Test) (Kontigensi Table Test) 1 Instruksional

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-13. Nonparametrik_Uji Satu Sampel_M.Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-13. Nonparametrik_Uji Satu Sampel_M.Jainuri, M.Pd Pertemuan Ke-13 1 Pengantar Statistik Nonparametrik Uji nonparametrik (uji bebas distribusi) digunakan bila asumsi-asumsi pada uji parametrik tidak dipenuhi. Asumsi yang paling lazim pada uji parametrik

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Umum Penelitian Deskripsi data umum berisi mengenai gambaran umum tempat penelitian yakni di SMP N 1 Pamotan. SMP

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1. Definisi 1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu

BAB I PENDAHULUAN 1. Definisi 1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu BAB I PENDAHULUAN 1. Definisi 1.1 Analisis Regresi Linier Sederhana Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova)

ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova) PERTEMUAN KE-11 Ringkasan Materi: ANALISIS DATA KOMPARATIF (ANOVA) ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova) Jika uji kesamaan dua rata-rata atau uji-t digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata,

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Adapun yang dijadikan objek dalam penelitian ini adalah perusahaan dodol

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Adapun yang dijadikan objek dalam penelitian ini adalah perusahaan dodol BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Adapun yang dijadikan objek dalam penelitian ini adalah perusahaan dodol nenas yang ada di Kecamatan Jalan Cagak Kabupaten Subang. Menurut data

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika Dasar : IT012244 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pendahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan 1.1. Konsep statistika

Lebih terperinci

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian. Nim :

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian. Nim : 1 Lampiran 1 Kuisioner Penelitian Nama : Zikri Nim : 140823033 Universitas : Sehubungan akan adanya penelitian yang dilakukan untuk tugas akhir program strata satu (S1) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci