2 Departemen Statistika FMIPA IPB

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "2 Departemen Statistika FMIPA IPB"

Transkripsi

1 Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Dua Populasi Uji Mann-Whitney Uji beda proporsi contoh besar Uji tanda dan uji peringkat bertanda Wilcoxon data berpasangan Applied Nonparametric Statistic Daniel (1990) Jumat 1 Sept Kelengkapan: Tabel Normal Baku, Tabel Binomial, Tabel Wilcoxon dan Tabel Mann-Whitney Uji Mann-Whitney Prosedur nonparametrik yang digunakan untuk menguji hipotesis mengenai median dua populasi yang saling bebas diperkenalkan oleh Mann dan Whitney (1947). Prosedur ini dinamakan uji Mann-Whitney (Mann-Whitney test). Asumsi a. Data terdiri dari contoh acak X 1, X,, X n yang berasal dari populasi 1 dengan median M x, dan contoh acak Y 1, Y,, Y n dari populasi dengan median M y. Nilai M x dan M y tidak diketahui. b. Kedua contoh saling bebas c. Peubah acak bersifat kontinu d. Skala pengukuran minimal ordinal e. Fungsi sebaran dari kedua populasi hanya dipisahkan oleh lokasi parameter a. (Dua arah) : H 0 : M x = M y vs. H 1 : M x M y b. (Satu arah) : H 0 : M x M y vs. H 1 : M x < M y c. (Satu arah) : H 0 : M x M y vs. H 1 : M x > M y Statistik uji Mann-Whitney dapat ditentukan melalui prosedur berikut : 1. Gabungkan kedua data contoh.. Peringkatkan setiap pengamatan dari yang terkecil hingga terbesar. Jika terdapat ties (nilai yang sama), beri peringkat tengah (mid-rank). 3. Jumlahkan peringkat yang berasal dari populasi 1. Nyatakan hasilnya sebagai S. 4. Statistik uji Mann-Whitney dapat diperoleh melalui rumus : n1 ( n1 1) T S

2 Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika T < w α/ atau T > w 1 α/, di mana w 1 α/ = n 1 n w α/ b. ( b) : Tolak H 0 jika T < w α c. ( c) : Tolak H 0 jika T > w 1 α, di mana w 1 α = n 1 n w α w adalah nilai kritis bagi T Tabel A.7 : Mann-Whitney Catatan Untuk contoh berukuran besar (yaitu n 1, n > 0) dapat didekati dengan sebaran normal sebagai berikut : Jika ada ties : Z T n n n1n t t n1n n1 n n n n n 1 1 Jika tidak ada ties : Z n 1 n T n n n n Keputusan : Tolak H 0 jika Z hit > Z α Contoh : Di bawah ini adalah data berat badan 1 mahasiswa (6 putra dan 6 putri). Apakah benar bahwa berat badan mahasiswa putra melebihi berat badan mahasiswa putri? : Kriteria Berat Badan (kg) Mahasiswa Putra (X) Mahasiswa Putri (Y) : H 0 : M x M y H 1 : M x > M y Mahasiswa Putra (X) Tinggi Jumlah Peringkat Mahasiswa Putri (Y) Tinggi Peringkat Dari tabel diketahui bahwa jumlah peringkat contoh dari populasi mahasiswa putra adalah 53.5, sehingga S = Dengan demikian, statistik uji adalah : T n ( n 1) 6(6 1) S / 8

3 Keputusan : yang diujikan adalah H 1 : M x > M y sehingga H 0 ditolak jika T > w 1 α. Berdasarkan tabel A.7, untuk n 1 =6, n =6 dan α=.05 diperoleh w α =8, sehingga w 1 α = n 1 n w α = (6)(6) 8 = 8 Dengan demikian, karena T =3.5 lebih besar dari w 1 α = 8 dapat disimpulkan bahwa berat badan mahasiswa putra melebihi berat badan mahasiswa putri. Output MINITAB Mann-Whitney Test and CI: Berat_Putra (X); Berat_Putri (Y) N Median Berat_Putra (X) 6 6,00 Berat_Putri (Y) 6 5,00 Point estimate for ETA1-ETA is 11,50 95,5 Percent CI for ETA1-ETA is (,00;0,00) W = 53,5 Test of ETA1 = ETA vs ETA1 > ETA is significant at 0,015 The test is significant at 0,014 (adjusted for ties) Uji Median Uji median (median test) adalah salah satu prosedur yang paling sederhana untuk menguji hipotesis awal bahwa dua contoh yang saling bebas berasal dari populasi dengan median sama. Asumsi a. Data terdiri dari contoh acak X 1, X,, X n yang berasal dari populasi 1 dengan median M x, dan contoh acak Y 1, Y,, Y n dari populasi dengan median M y. Nilai M x dan M y tidak diketahui. b. Skala pengukuran minimal ordinal. c. Peubah yang diamati bersifat kontinu. d. Kedua populasi mempunyai bentuk sebaran yang sama. e. Jika dua populasi mempunyai median yang sama, untuk setiap populasi, peluang p sebuah nilai pengamatan akan melebihi grand median adalah sama. H 0 : M x = M y H 1 : M x M y Uji median juga dapat digunakan untuk uji satu arah, namun membutuhkan perhitungan yang kompleks. Statistik uji Mann-Whitney dapat ditentukan melalui prosedur berikut : 1. Gabungkan seluruh pengamatan dari kedua populasi dan hitung median dari n1 n pengamatan. 3 / 8

4 . Klasifikasikan pengamatan-pengamatan tersebut : (a) apakah merupakan contoh 1 atau contoh, dan (b) apakah nilainya di atas atau di bawah median contoh. Biasanya, klasifikasi ini disajikan dalam bentuk tabel kontingensi : Hubungan terhadap median contoh Contoh 1 Total Di atas A B A + B Di bawah C D C + D Total A + C = n 1 B + D = n N = n 1 + n Berdasarkan tabel kontingensi di atas, jika hipotesis awal benar maka A dan C mendekati n 1 / serta B dan D mendekati n /. 3. Jika contoh mendekati sebaran normal, statistik uji dapat dihitung melalui rumus : T ( A / n1 ) ( B / n ) A B di mana p p(1 p) (1/ n ) (1/ n ) N 1 Kaidah Keputusan Untuk taraf nyata α tertentu, nilai kritis bagi T akan bersesuaian dengan nilai z pada tabel normal baku (A.). Dengan demikian, untuk hipotesis H 0 : M x = M y lawan H 1 : M x M y, tolak H 0 jika T -z atau T z. Contoh : Sebuah studi hendak meneliti apakah terdapat penurunan kemampuan eliminasi obat pada penderita penyakit hati. Dua sampel diteliti, sampel normal (sehat) dan sampel penderita cirrhosis hepatis. Setiap subjek mendapat phenylbutazone per oral 19 mg/kg BB. Melalui analisis darah, waktu konsentrasi plasma tertinggi (dalam jam) diukur pada masing-masing subjek. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut: waktu konsentrasi plasma tertinggi (jam) waktu konsentrasi plasma tertinggi (jam) phenylbutazone pada subjek cirrhosis phenylbutazone pada subjek normal (X) hepatis (Y) Ujilah pada taraf nyata 5%, apakah median waktu puncak konsentrasi plasma phenylbutazone tidak berbeda antara subjek normal dengan subjek dengan cirrhosis hepatis? ( 19 september 01) 4 / 8

5 : H 0 : M x = M y H 1 : M x M y : Median n1 n adalah (15 13) / 14. Jumlah pengamatan pada setiap contoh yang berada di atas dan di bawah 14 disajikan dalam tabel berikut : Hubungan terhadap median=14 Contoh X Y Total Di atas A = 9 B = 5 A + B = 14 Di bawah C = 6 D = 8 C + D = 14 Total n 1 = 15 n = 13 N = 8 Selanjutnya dapat dihitung : p (9 5) / sehingga T (9 /15) (5 /13) (0.50)(1 0.50)[(1/15) (1/13)] 1.14 Berdasarkan tabel normal baku, untuk α = 0.05 nilai kritis statistik uji median adalah z = Karena statistik uji T = 1.14 lebih kecil dari z = 1.96 maka H 0 tidak ditolak dan simpulkan bahwa median dua populasi tersebut sama. Nilaip untuk uji ini adalah ( )=0.54. Output MINITAB Mood Median Test: Respon versus Subjek Mood median test for Respon Chi-Square = 1,9 DF = 1 P = 0,56 Subjek N<= N> Median Q3-Q1 Cirrhosis hepatis ,0 1,7 Normal 6 9 6,8 4,1 Overall median = 0,8 A 95,0% CI for median(cirrhosis hepatis) - median(normal): (-1,5;8,) Uji Tanda untuk Data Berpasangan Prosedur uji tanda untuk data berpasangan atau disebut juga uji tanda dua contoh yang saling berhubungan (sign test for two related sample) sangat mirip dengan uji tanda satu contoh (Pertemuan 1). Pada prinsipnya, selisih dua data berpasangan akan diubah menjadi serangkaian tanda plus (+) dan minus (-). Uji tanda ini berguna ketika data yang digunakan diukur dalam skala ordinal. Asumsi a. Data terdiri dari n pasang pengamatan (X 1, Y 1 ), (X, Y ),, (X n, Y n ). Peubah yang diamati adalah X i Y i = D i, yang merupakan selisih nilai data berpasangan. Median D dinyatakan sebagai M D. b. Masing-masing pasangan saling bebas. 5 / 8

6 c. Skala pengukuran minimal ordinal pada setiap pasangan. d. Peubah yang diamati bersifat kontinu. a. (Dua arah) : H 0 : M D = 0 vs. H 1 : M D 0 b. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D > 0 c. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D < 0 Hitung selisih setiap data berpasangan X i Y i = D i. Hitung banyaknya nilai D yang bertanda minus (S-) dan banyaknya nilai yang bertanda plus (S+). Apabila terdapat ties, X i = Y i atau D i =0, hilangkan pengamatan tersebut. Statistik uji yang akan digunakan untuk setiap hipotesis adalah : a. ( a) : S = S = min (S-, S+) b. ( b) : S = S- c. ( c) : S = S+ Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika P(x S b(n,0.5)) α/ b. ( b) : Tolak H 0 jika P(x S- b(n,0.5)) < α c. ( c) : Tolak H 0 jika P(x S+ b(n,0.5)) < α Contoh : Misalkan, suatu survei dilakukan untuk mengetahui pendapat mahasiswa mengenai derajat kesulitan kuliah pada tingkat II dan tingkat III, dengan hipotesis bahwa perkuliahan tingkat II lebih mudah dari tingkat III. Diperoleh data sebagai berikut : Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III Dimana : 1 : Sangat sulit, : Sulit, 3 : Mudah, 4 : Sangat mudah : H 0 : M II M III atau M D 0 H 1 : M II > M III atau M D > 0 Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III D Tanda : Berdasarkan data di atas, n=8, S+=8, S-=0. Karena hipotesis nol M D 0, maka statisitik uji yang digunakan adalah S-. 6 / 8

7 Keputusan : Dari tabel binomial (A.) diperoleh P(S 0 b(8,0.5)) = , sehingga pada taraf nyata 5% hipotesis nol ditolak dan simpulkan bahwa perkuliahan di tingkat III lebih sulit daripada di tingkat III. Uji Peringkat Bertanda Wilcoxon untuk Data Berpasangan Prosedur uji peringkat bertanda Wilcoxon untuk data berpasangan (Wilcoxon signedrank test for paired observation) pada dasarnya sama seperti uji peringkat bertanda Wilcoxon pada populasi tunggal. Perbedaannya terletak pada data yang diuji. Pada pengujian data berpasangan, yang digunakan adalah data selisih data yang berpasangan. Asumsi a. Data yang dianalisis terdiri dari n pengamatan dengan selisih D i = Y i X i. b. Selisih berupa peubah acak kontinu. c. Sebaran populasi dari selisih adalah simetris denga nilai tengah M D d. Selisih saling bebas e. Selisih yang diukur minimal berskala selang/interval a. (Dua arah) : H 0 : M D = 0 vs. H 1 : M D 0 b. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D > 0 c. (Satu arah) : H 0 : M D 0 vs. H 1 : M D < 0 Prosedur umum uji peringkat bertanda Wilcoxon adalah sebagai berikut : 1. Hitung selisih nilai D i = Yi Xi. Jika hasilnya D i = 0, abaikan pengamatan tersebut.. Beri peringkat untuk D i. Jika ada nilai yang sama (disebut ties) beri peringkat tengah (mid-rank). 3. Pasangkan tanda plus dan minus pada peringkat sesuai nilai pada langkah pertama. 4. Hitunglah : jumlah peringkat bertanda plus (T+), dan jumlah peringkat bertanda minus (T-). Statistik uji yang digunakan untuk masing-masing hipotesis adalah adalah : a. ( a) : T = T = min (T-, T+) b. ( b) : T = T- c. ( c) : T = T+ Kaidah Keputusan a. ( a) : Tolak H 0 jika T T n(α/) b. ( b) : Tolak H 0 jika T- T n(α) c. ( c) : Tolak H 0 jika T+ T n(α) Catatan Untuk contoh berukuran besar dapat didekati dengan sebaran normal baku menggunakan rumus : 7 / 8

8 T* n n 1 T 4 n 4 n 1 n 1 Contoh : Ujilah hipotesis pada contoh soal sebelumnya dengan uji Wilcoxon untuk data berpasangan : : H 0 : M II M III atau M D 0 H 1 : M II > M III atau M D > 0 Mahasiswa ke Tingkat II Tingkat III D Tanda Peringkat : Berdasarkan data di atas diperoleh n=8, T+=36, T-=0. Karena hipotesis nol M D 0, maka statisitik uji yang digunakan adalah T-. Keputusan : Dari tabel Wilcoxon (A.3), diperoleh T 8(0.05) =6 (p-value=0.0547). Karena T- < T 8(0.05) hipotesis nol ditolak dan simpulkan bahwa perkuliahan di tingkat II lebih mudah daripada di tingkat III. B o n u s 1. Exercise 3.4, chapter 3, p. 97 (di buku referensi). Exercise 3., chapter 3, p. 89 (di buku referensi) 3. Nilai-nilai yang diberikan pada pengukuran kualitas produk kertas yang diproduksi melalui dua proses yang berbeda, yang didasarkan pada sampel random berukuran 9 dari masing-masing proses, ditunjukan sebagai berikut: Tipe Proses Proses A Proses B Ujilah bahwa tidak ada perbedaan dalam kualitas produk dari dua proses produksi kertas itu! gunakan taraf nyata 10% (Mendenhall 1969 dalam Djarwanto ) Note : CMIWW (Correct Me If We re Wrong) 1 Djarwanto Kumpulan Soal dan Penyelesaiannya: Statistik Nonparametrik. Yogyakarta: BPFE Prepared by : Nur Andi Setiabudi, S. Stat Edited by : Didin Saepudin 8 / 8

Parametrik. Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Non parametrik. Tidak memerlukan asumsi sebaran (Normal)

Parametrik. Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Non parametrik. Tidak memerlukan asumsi sebaran (Normal) Video Parametrik Memerlukan asumsi sebaran (Normal) Pendekatannya adalah langsung menggunakan statistik penduga yang berkait langsung dengan parameter yang dimaksud Non parametrik Tidak memerlukan asumsi

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

8 Departemen Statistika FMIPA IPB

8 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 8 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Korelasi Peringkat (Rank Correlation) Bag. Koefisien korelasi

Lebih terperinci

10 Departemen Statistika FMIPA IPB

10 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK35) 0 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Tabel Kontingensi Struktur peluang tabel kontingensi Perbandingan

Lebih terperinci

Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik STK 511 Analisis Statistika Depertemen Statistika IPB 1 Statistika Non-Parametrik Ciri statistika non-parametrik : o Prosedur non-parametrik -> fokus hanya pada beberapa karakteristik

Lebih terperinci

Apakah ada perbedaan rasa????

Apakah ada perbedaan rasa???? Uji 2 Populasi Apakah ada perbedaan rasa???? Survey Ingin mengetahui apakah resep baru lebih enak dari resep sebelumnya?? Tertarik pada tingkat perbaikan rasa/kenikmatan Beri nilai untuk masing-masing

Lebih terperinci

6 Departemen Statistika FMIPA IPB

6 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 6 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Kebaikan Suai Khi- Kuadrat untuk Sebaran Kontinu dan Uji

Lebih terperinci

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Prosedur Uji Hipotesis Uji Z Parametrik Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi distribusi normal Uji Tanda Uji Rang Tanda

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik STK511 Analisis Statistika Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik 12. Pengantar Skala Pengukuran Data/Variabel Peubah Kategorik Categorical Numerik Numeric Nominal Ordinal Interval Ratio Hanya nama/lambang

Lebih terperinci

10+ Departemen Statistika FMIPA IPB

10+ Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Praktikum Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 10+ Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Analisis Nonparameterik dan Data Kategorik dengan dan Menggunakan

Lebih terperinci

STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK

STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK DISUSUN OLEH : Jayanti Syahfitri DOSEN PENGAMPU : Dr. Risnanosanti, M.Pd PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER PENDIDIKAN BIOLOGI (S-2) FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

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

Statistik Non Parameter

Statistik Non Parameter Statistik Non Parameter A. Pengertian Non Parametrik Istilah nonparametrik sendiri pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, 1942. Istilah lain yang sering digunakan antara lain distribution-free statistics

Lebih terperinci

STATISTIK NON PARAMTERIK

STATISTIK NON PARAMTERIK STATISTIK NON PARAMTERIK PROSEDUR PENGOLAHAN DATA : PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameterparameter

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK STATISTIKA NON PARAMETRIK Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 4 Desember 2012 Prosedur Uji Hipotesis Prosedur Uji Hipotesis Parametrik Uji Z Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi

Lebih terperinci

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah, ST., MT SIGN TEST Sign Test Digunakan untuk menguji hipotesa tentang MEDIAN dan DISTRIBUSI KONTINYU. Pengamatan dilakukan pada median dari sebuah distribusi

Lebih terperinci

Statistik Non Parametrik

Statistik Non Parametrik Statistik Non Parametrik STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK Statistik parametrik, didasarkan asumsi : - sampel random diambil dari populasi normal atau - ukuran sampel besar atau - sampel berasal

Lebih terperinci

STATISTIK NON PARAMETRIK (1)

STATISTIK NON PARAMETRIK (1) 11 STATISTIK NON PARAMETRIK (1) Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Metode Statistik : Parametrik

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Untuk melakukan pembahasan mengenai materi di skripsi ini, diperlukan teoriteori yang mendukung. Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori yang mendukung penulisan

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

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

Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R

Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R i Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R 017 ii USU Press Art Design, Publishing & Printing Gedung F Jl. Universitas No. 9, Kampus USU Medan, Indonesia Telp. 061-813737; Fax 061-813737 Kunjungi

Lebih terperinci

HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ-

HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- PENGERTIAN Hipotesis asosiatif adalah hipotesis yang menunjukkan dugaan adanya hubungan atau pengaruh antara dua variabel atau lebih. Contoh: Rumusan masalah:

Lebih terperinci

1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan

1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan 1.1 Contoh Soal dan Pembahasan 1.1.1 Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 5 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan masyarakat dalam memilih perawatan kecantikan. Berdasarkan

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN XIV

STATISTIK PERTEMUAN XIV STATISTIK PERTEMUAN XIV Non Parametrik SKALA DATA Nominal Skala yang tidak mempunyai jenjang/tingkatan hanya membedakan subkategori secara kualitatif Contoh: Jenis Kelamin (Laki-laki =1 Perempuan =2) Ordinal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Keuntungan dari menggunakan metode non parametrik adalah : APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK Dua sampel saling T test

BAB I PENDAHULUAN. Keuntungan dari menggunakan metode non parametrik adalah : APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK Dua sampel saling T test BAB I PENDAHULUAN Metode statistik yang banyak dilakukan adalah dengan menggunakan metode parametrik (seperti t-test, z test, Anova, regresi, dan lainnya) dengan menggunakan parameter-parameter seperti

Lebih terperinci

Statistik & Hipotesis

Statistik & Hipotesis Hypothesis testing Widya Rahmawati Statistik & Hipotesis Statistik tidak hanya membantu dalam menggambarkan atau menampilkan data saja, tapi juga untuk menguji kebenaran suatu hipotesis Hipotesis adalah

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 6 Statistika Inferensia () 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis x? s p 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis Rataan populasi: nilainya tidak diketahui

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

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan Skala Pengukuran Nominal (dapat dikelompokkan, tidak punya urutan) Ordinal (dapat dikelompokkan, dapat diurutkan, jarak antar nilai tidak tetap sehingga tidak dapat dijumlahkan) Interval (dapat dikelompokkan,

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

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015 Pengujian Kesumawati Nol dan Prodi Statistika FMIPA-UII April 20, 2015 Pengujian Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING besar

DISTRIBUSI SAMPLING besar DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan

Lebih terperinci

UJI PERBEDAAN DUA SAMPEL. Materi Statistik Sosial Administrasi Negara FISIP UI

UJI PERBEDAAN DUA SAMPEL. Materi Statistik Sosial Administrasi Negara FISIP UI UJI PERBEDAAN DUA SAMPEL Materi Statistik Sosial Administrasi Negara FISIP UI Digunakan untuk menentukan apakah dua perlakukan sama atau tidak sama Uji parametrik Uji non parametrik: T- test asumsi: distribusi

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari pasti kita dihadapi oleh suatu pilihan dan masalah pengambilan keputusan. Salah satu ilmu yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS S - 30 Tanti Nawangsari Prodi Pendidikan Matematika FKIP UNIROW Tuban Jl. Manunggal 61 Tuban Email: nawangsarit@yahoo.com Abstrak Salah satu metode statistika

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) Pendugaan Parameter mengacu pada suatu proses yang menggunakan data contoh untuk menduga nilai suatu parameter (populasi). 5. Statistika

Lebih terperinci

APLIKASI MANN-WHITNEY UNTUK MENENTUKAN ADA TIDAKNYA PERBEDAAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA YANG BERASAL DARI KOTA MEDAN DENGAN LUAR KOTA MEDAN

APLIKASI MANN-WHITNEY UNTUK MENENTUKAN ADA TIDAKNYA PERBEDAAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA YANG BERASAL DARI KOTA MEDAN DENGAN LUAR KOTA MEDAN Saintia Matematika ISSN: 337-9197 Vol., No. (014), pp. 173-187. APLIKASI MANN-WHITNEY UNTUK MENENTUKAN ADA TIDAKNYA PERBEDAAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA YANG BERASAL DARI KOTA MEDAN DENGAN LUAR KOTA MEDAN

Lebih terperinci

13Ilmu. Uji Peringkat Wilcoxon dan Mann Whitney

13Ilmu. Uji Peringkat Wilcoxon dan Mann Whitney Modul ke: Fakultas 13Ilmu Komunikasi Uji Peringkat Wilcoxon dan Mann Whitney Uji Wilcoxon untuk melihat perbedaan tanpa melihat besarnya perbedaan. Uji Mann Whiyney untuk menguji rata-rata dua sampel berukuran

Lebih terperinci

Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial

Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Dr. Arlinda Sari Wahyuni, MKes Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Apa statistik??? Statistik Disiplin ilmu yang mempelajari metode

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen ( UJI Mann-Whitney )

Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen ( UJI Mann-Whitney ) Makalah Statistika Non Parametrik Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen ( UJI Mann-Whitney ) Oleh : Kelompok 10 ELSA RESA SARI ( H121 15 309 ) PUJI PUSPA SARI ( H121 15 701 ) SARINA ( H121

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial DATA BERPERINGKAT Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id PENGERTIAN STATISTIKA NONPARAMETRIK Statistika nonparametrik untuk data berperingkat: Statistika yang menggunakan data

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

ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI. Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D

ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI. Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D Analisis non-parametrik merupakan alat analisis yang digunakan jika data yang digunakan memiliki distribusi nominal atau

Lebih terperinci

BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN

BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN BAB 9 PENGGUNAAN STATISTIK NON-PARAMETRIK DALAM PENELITIAN Istilah nonparametrik pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, pada tahun 94. Metode statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat

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

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

Statistika Nonparametrik dalam Ilmu Pengetahuan

Statistika Nonparametrik dalam Ilmu Pengetahuan TUGAS MATA KULIAH KAPITA SELEKTA Statistika Nonparametrik dalam Ilmu Pengetahuan Dosen : Dr. Ir. H. Henny Pramoedyo,MS FERRY ANGGA (0410950019) FITRISIANA (0410950020) AHMAL CAHYA RAMADHAN (0510950001)

Lebih terperinci

Penggolongan Uji Hipotesis

Penggolongan Uji Hipotesis Penggolongan Uji Hipotesis Macam Data Deskriptif (1 sampel) Komparatif (2 sampel) Macam Hipotesis Komparatif (k sampel) Asosiatif Berpasangan Independen Berpasangan Independen Berpasangan Independen Nominal

Lebih terperinci

STATISTIK NON PARAMETRIK (2)

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 12 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik sangat sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya dalam dunia pendidikan dan ilmu pengetahuan. Statistik inferensia salah satunya, merupakan satu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Metode Statistik Nonparametrik Metode statistik nonparametrik adalah metode yang modelnya tidak menetapkan syarat-syarat mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk

Lebih terperinci

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani    / STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 13 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik Non Parametrik 3 Uji Korelasi Urutan Spearman

Lebih terperinci

Statistik Non-Parametrik. Saptawati Bardosono

Statistik Non-Parametrik. Saptawati Bardosono Statistik Non-Parametrik Saptawati Bardosono Uji statistik non-parametrik: Chi-square test Fisher-test Kolmogorov-Smirnov McNemar test Korelasi rank Mann Whitney Wilcoxon Chi-squared test tabel 2X2 Pada

Lebih terperinci

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Dapat menjelaskan konsep teoritis statistika non parametrik 5.2 Mampu memformulasikan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode analitik-komparatif dengan pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode analitik-komparatif dengan pendekatan 32 BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan metode analitik-komparatif dengan pendekatan crossecsional (Notoadmojo, 2010). B. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat penelitian

Lebih terperinci

Praktikum Pengujian Hipotesis

Praktikum Pengujian Hipotesis Praktikum Pengujian Hipotesis 1. Pengujian Hipotesis dan Selang Kepercayaan bagi Nilai Tengah untuk Satu Populasi Komputasi untuk pengujian hipotesis dan selang kepercayaan (1-α)% bagi Nilai Tengah di

Lebih terperinci

Uji Korelasi Spearman Rank. Uji Korelasi Kendal Tau

Uji Korelasi Spearman Rank. Uji Korelasi Kendal Tau Uji Korelasi Spearman Rank Uji Korelasi Kendal Tau Pokok Bahasan Pengertian dan Penggunaan Uji Korelasi Pengertian dan Penggunaan Uji Spearman Rank dan Uji Kendall Tau Contoh Kasus Aplikasi SPSS 1 sampel

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistik Non Parametrik Penelitian di bidang ilmu sosial seringkali menjumpai kesulitan untuk memperoleh data kontinu yang menyebar mengikuti distribusi normal. Data penelitian

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak )

PENGUJIAN HIPOTESIS. 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak ) PENGUJIAN HIPOTESIS 1. Pengertian Hipotesis Hypo = Sementara Thesis = Jawaban Jadi hipotesis adalah jawaban sementara dari suatu pernyataan ( pejabat, mahasiswa, pegawai dan lain sebagainya.contoh : 1.

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KUANTITATIF

ANALISIS DATA KUANTITATIF 1 ANALISIS DATA KUANTITATIF Analisis data merupakan proses pengolahan, penyajian, dan interpretasi yang diperoleh dari lapangan agar data yang disajikan mempunyai makna. A. Tujuan Analisis Data 1. Menjawab

Lebih terperinci

FUNGSI STATISTIKA. Oleh Jarnawi Afgani Dahlan

FUNGSI STATISTIKA. Oleh Jarnawi Afgani Dahlan FUNGSI STATISTIKA Oleh Jarnawi Afgani Dahlan Hal yang sering menjadi perhatian utama, sering juga menjadi masalah seorang peneliti atau malahan ingin disebut penelitiannya bagus dan bergengsi dalam pengolahan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Setiap universitas berusaha meningkatkan mutu lulusannya agar mereka mampu bersaing di era globalisasi. (USU) merupakan salah satu Perguruan Tinggi Negeri di kota Medan

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

PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF

PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF Oleh: GEMPUR SAFAR (10877) PROGRAM STUDI STATISTIKA Asisten SIGIT SAMAPTAAJI BAGUS PRAMULYA Dosen Dra. SRIHARYATMI KARTIKO, M.Sc. LABORATORIUM KOMPUTASI MATEMATIKA

Lebih terperinci

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Peubah acak kontinu, distribusi dan Tabel normal, penaksiran titik dan selang, uji hipotesis untuk

Lebih terperinci

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: Nonparametric Statistics Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian ini akan dilakukan di DAS Kali Krukut dan dimulai dari bulan Februari hingga Juni 2012. Daerah Pengaliran Sungai (DAS) Krukut memiliki luas ±

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di dalam pembukaan Undang-Undang Dasar 1945 dinyatakan bahwa salah satu tujuan mendirikan negara kebangsaan Indonesia yang merdeka adalah Mencerdaskan kehidupan bangsa.

Lebih terperinci

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep uji hipotesis, kesalahan tipe 1 dan 2, uji hipotesis untuk mean (1 dan 2 sampel),

Lebih terperinci

STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL

STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL Kondisi riil pengolahan informasi (Data): Karena keterbatasan waktu, biaya dan tenaga tidak memungkinkan mengumpulkan dan mengolah seluruh informasi yang ada di masyarakat

Lebih terperinci

`tz áàxü `tçt}xåxç hç äa `â{tååtw çt{ lézçt~tüàt

`tz áàxü `tçt}xåxç hç äa `â{tååtw çt{ lézçt~tüàt Wihandaru Sotya Pamungkas Bagan Analisis Data 1 Skala Pengukuran Nominal Ordinal Interval Rasio Skala Angka hanya menunjukkan identifikasi Angka menunjukkan posisi relatif objek. Angka menunjukkan perbedaan

Lebih terperinci

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parame

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parame BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 9 Statistika Non Parametrik Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Perkuliahan Silabus Tujuan Uji hipotesis untuk mean satu dan dua sampel. Tujuan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika

BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengertian dan Kegunaan Statistika Statistik dapat berarti tiga hal. Pertama statistik bisa berarti kumpulan data. Ada buku bernama Buku Statistik Indonesia (Statistical Pocketbook

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis STK 5 Analisis statistika Materi 6 Pengujian Hipotesis Pendahuluan Dalam mempelajari Karakteristik Populasi kita sering telah memiliki pernyataan/anggapan tertentu. pemberian DHA pada anak-anak akan menambah

Lebih terperinci

Penggunaan Statistika dalam Penelitian

Penggunaan Statistika dalam Penelitian Penggunaan Statistika dalam Penelitian Yusuf Hartono FKIP Unsri Disajikan pada Pelatihan Metodologi Penelitian Palembang, 17 Mei 2017 Yusuf Hartono (FKIP Unsri) Penggunaan Statistika dalam Penelitian 1

Lebih terperinci

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)

15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal) Modul ke: Fakultas 15Ilmu Komunikasi Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal) Untuk sebaran distribusi sampel kecil, dikembangkan suatu distribusi khusus yang disebut distribusi t atau t-student Dra.

Lebih terperinci

REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL

REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 167 174 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL ALDILA SARTI Program Studi Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

UJI TANDA (SIGN TEST) By YANUAR,SE., MM.

UJI TANDA (SIGN TEST) By YANUAR,SE., MM. 12 UJI TANDA (SIGN TEST) By YANUAR,SE., MM. Tujuan Instruksional khusus: Mahasiswa diharapkan dapat menerapkan ujia tanda dalam statistika nonparametric. PENDAHULUAN Di dalam bab ini anda akan lebih membicarakan

Lebih terperinci

BAB. 4 METODOLOGI PENELITIAN. dependen diambil secara bersamaan ketika penelitian dilaksanakan.

BAB. 4 METODOLOGI PENELITIAN. dependen diambil secara bersamaan ketika penelitian dilaksanakan. BAB. 4 METODOLOGI PENELITIAN 4. 1. Desain Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode survey dengan rancangan cross sectional (potong lintang) dimana variabel independen dan

Lebih terperinci

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Hipotesis statistik Sebuah pernyataan tentang parameter yang menjelaskan sebuah populasi (bukan sampel). Statistik Angka yang dihitung dari sekumpulan sampel.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Distribusi Normal Salah satu distribusi frekuensi yang paling penting dalam statistika adalah distribusi normal. Distribusi normal berupa kurva berbentuk lonceng setangkup yang

Lebih terperinci

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Uji statistik N-Gain Idikator berpikir kritis a. Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban yang mungkin 1. Hasil Uji normalitas Tabel uji normalitas pada Indikator Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Perilaku Pemilih Partai Politik

TINJAUAN PUSTAKA Perilaku Pemilih Partai Politik 3 TINJAUAN PUSTAKA Perilaku Pemilih Agustino (2009) menyebutkan terdapat tiga pendekatan teori yang sering digunakan oleh banyak ahli politik untuk memahami perilaku pemilih diantaranya pendekatan sosiologis,

Lebih terperinci

PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS

PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS 60 PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS Euis Sartika (Staf Pengajar UP MKU Politeknik Negeri Bandung) ABSTRAK Dalam analisis Multivariat, pengolahan data terkadang mengharuskan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Waktu penelitian yang direncanakan pada saat penelitian ini dilakukan adalah pada pertengahan tahun 2015, yaitu pada saat peneliti menjalani semester

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

STATISTIKA NONPARAMETRIK

STATISTIKA NONPARAMETRIK Jurusan Pendidikan Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia STATISTIKA NONPARAMETRIK Uji Tanda, Uji Wilcoxon, dan Kolmogorov Smirnov Achmad Samsudin, S.Pd., M.Pd. MODUL STATISTIKA NONPARAMETRIK Achmad

Lebih terperinci

Uji uji non parametrik Wilcoxon Uji beda data berpasangan. Oleh: Roni Saputra, M.Si

Uji uji non parametrik Wilcoxon Uji beda data berpasangan. Oleh: Roni Saputra, M.Si Uji uji non parametrik Wilcoxon Uji beda data berpasangan Oleh: Roni Saputra, M.Si Kegunaan Menguji perbedaan suatu perlakuan pada sampel berpasangan Alternatif pengganti t paired data berpasangan Rumus

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ-

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ- PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ- Materi : Pengujian Hipotesis Rata-rata Dua Populasi Data Tidak Berpasangan Data Berpasangan 5 Langkah-langkah pengujian hipotesis Menentukan hipotesis nol

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat

BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi, subjek, populasi, dan sampel penelitian. Penelitian ini dilakukan di TKIT An-Nur yang beralamat di TKIT AN-

BAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi, subjek, populasi, dan sampel penelitian. Penelitian ini dilakukan di TKIT An-Nur yang beralamat di TKIT AN- BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi, subjek, populasi, dan sampel penelitian Penelitian ini dilakukan di TKIT An-Nur yang beralamat di TKIT AN- NUR Desa Kertawinangun, Kecamatan Kertajati, Kabupaten Majalengka.

Lebih terperinci

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Oleh: Ade Heryana, SST, MKM Prodi Kesehatan Masyarakat, FIKES Univ. Esa Unggul e-mail: heryana@esaunggul.ac.id atau ade.heryana24@gmail.com PENGERTIAN HIPOTESIS Penarikan kesimpulan

Lebih terperinci

Uji Rank Mann-Whitney Dua Tahap

Uji Rank Mann-Whitney Dua Tahap Statistika, Vol. 7 No., 55 60 Mei 007 ji Rank Mann-Whitney Dua Tahap Teti Sofia Yanti Dosen Jurusan Statistika FMIPA NISBA. Abstrak ji rank Mann-Whitney adalah salah satu bentuk pengujian dala analisis

Lebih terperinci

TEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN

TEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN TEKNIK ANALISIS DATA PENELITIAN DR. Dwi Anita Suryandari, M.Biomed Departemen Biologi Kedokteran FKUI TAHAP PENELITIAN Masalah penelitian : Ide penelitian Tujuan : Ingin Menyelesaikan Masalah Hipotesis

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. ini digunakan dua kelas sebagai sampel yaitu kelas eksperimen dan kelas. Desain pada penelitian ini berbentuk:

BAB III METODE PENELITIAN. ini digunakan dua kelas sebagai sampel yaitu kelas eksperimen dan kelas. Desain pada penelitian ini berbentuk: 35 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain kuasi eksperimen, pada kuasi eksperimen subjek tidak dikelompokkan secara acak, tetapi peneliti menerima keadaan subjek

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 1. Pendekatan Penelitian dan Metode Penelitian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif,

BAB III METODE PENELITIAN. 1. Pendekatan Penelitian dan Metode Penelitian. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, 5 BAB III METODE PENELITIAN A. METODE DAN DESAIN PENELITIAN. Pendekatan Penelitian dan Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, karena hasil penelitiannya dapat

Lebih terperinci

JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS

JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS 1. CONTOH 1 a. Judul Penelitian PENGARUH KECERDASAN INTELEKTUAL TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN FISIKA KELAS X SMA N 1 BUKITTINGGI

Lebih terperinci

PENGGUNAAN UJI MANN-WHITNEY PADA ANALISIS PENGARUH PELATIHAN WIRANIAGA DALAM PENJUALAN PRODUK BARU

PENGGUNAAN UJI MANN-WHITNEY PADA ANALISIS PENGARUH PELATIHAN WIRANIAGA DALAM PENJUALAN PRODUK BARU PENGGUNAAN UJI MANN-WHITNEY PADA ANALISIS PENGARUH PELATIHAN WIRANIAGA DALAM PENJUALAN PRODUK BARU Teguh Sriwidadi Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Komunikasi, BINUS University Jln. K.H. Syahdan

Lebih terperinci