LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM"

Transkripsi

1 LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM Oleh : Nama : Ivan Prima Harlis NIM : Asisten I : Candra Dian F Asisten II : Putri Ria Aprilia LABORATORIUM STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS BRAWIJAYA 2013

2 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian ilmiah pada hakikatnya merupakan penerapan metode ilmiah dalam kegiatan keilmuan. Penelitian merupakan kegiatan menguji hipotesis, yaitu menguji kecocokan antara teori dengan fakta empirik di dunia nyata. Hubungan nyata ini lazim dibaca dan dipaparkan dengan bersandar kepada variabel, sedangkan hubungan nyata lazim dibaca dengan memperhatikan data tentang variabel itu. Perkembangan teknologi khususnya teknologi perangkat lunak komputer untuk bidang statistika memberikan kemudahan untuk melakukan pengolahan, pencacahan, dan penghitungan data. Dalam pembahasan kali ini akan dibahas mengenai pengambilan keputusan melalui pengujian hipotesis dengan menggunakan perangkat lunak statistika dan kemudian membandingkan penggolahan menggunakan manual, sedangkan perangkat lunak yang digunakan adalah Genstat Discovery 4. Genstat dipilih karena memiliki cakupan luas dalam penggunaan teknik statistika dan fasilitas yang lengkap untuk keperluan pengolahan dan analisis data, serta genstat sendiri memiliki kelebihan dalam hal pengoperasian yang terdiri dari input window,dan output window(yang menuliskan semua informasi dari perintah yang dilakukan oleh user)dan output window (yang menampilkan semua informasi dari hasil perintah yang dilakukan user sehingga menjadikan paket tatap muka Genstat lebih familiar. 1.2 Tujuan Praktikum Adapun tujuan praktikum ini adalah sebagai berikut. 1. Untuk mengetahui pengujian hipotesis dari sebuah data dan jenis-jenis uji hipotesis. 2. Untuk mengetahui cara menguji hipotesis dengan menggunakan software GenStat dan cara manual menggunakan Microsoft Excel.

3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Pengertian Hipotesis Hipotesis pada dasarnya merupakan suatu proporsi ataupun anggapan yang mungkin benar dan sering digunakan sebagai dasar penelitian yang lebih lanjut.langkah atau prosedur untuk menentukan apakah menerima atau menolak hipotesis dinamakan pengujian hipotesis.untuk pengujian hipotesis, diperlukan pengambilan sampel secara acak, diambil nilai-nilai yang perlu dihitung kemudian dibandingkan menggunakan kriteria tertentu dengan hipotesis. Perlu dijelaskan bahwa meskipun berdasarkan penelitian, hipotesis diterima atau ditolak tidak berarti bahwa kebenaran hipotesis telah dibuktikan atau tidak. Dengan kata lain, penerimaan suatu hipotesis hanya merupakan akibat dari tidak cukupnya bukti untuk menolaknya dan tidak berimplikasi bahwa hipotesis itu benar, yang perlu diperhatikan hanyalah menerima atau menolak hipotesis saja Pembagian Hipotesis Hipotesis secara umum dibagi menjadi 2, yaitu : a) Hipotesis Penelitian Hipotesis yang dilakukan dalam usaha memahami, mempelajari, dan mengamati suatu fenomena yang dilakukan dengan penelitian. Sebagai sampel seorang peneliti menguji kasiat obat baru. b) Hipotesis Statistika Hipotesis yang bersifat statistic sebenarnya dapat diartikan sebagai suatu asumsi mengenai parameter fungsi frekuensi random atau dengan kata lain hipotesis yang berhubungan dengan parameter-parameter atau bentuk sebaran peluang populasi. Dalam analisis statistika, hipotesis terbagi menjadi 2 macam, yaitu: Hipotesis awal Biasa disebut dengan H 0 (dibaca H nol). Hipotesis awal adalah hipotesis yang merupakan dasar bagi tindakan

4 penyajian atau hipotesis pegangan sementara terhadap penyajian yang dilakukan. Jika tidak, amat sangat mudah didapatkan sehingga secara matematik diberi symbol sama dengan( = ). Hipotesis Lawan / Alternatif\ Merupakan alternative dari hipotesis nol, yaitu keputusan apa yang harus ditentukan bila apa yang akan diuji tidak sebagaimana yang dispesifikasi oleh H 0. Atau merupakan hipotesis selain hipotesis awal yang akan diuji apakah dapat diterima atau ditolak dengan informasi yang ada. Perlu diingat bahwa H 0 dan H 1 selalu berlawanan Jenis Kesalahan Proses pengambilan keputusan melalui pengujian hipotesis membawa kepada dua jenis kesalahan, yaitu : a. Kesalahan / Galat jenis I (Type I eror) merupakan penolakan hipotesis nol yang benar (kesalahan yang diperbuat apabila hipotesis yang pada hakekatnya benar tapi ditolak) b. Kesalahan / Galat jenis II (Type II eror) merupakan penerimaan hipotesis nol yang salah (Kesalahan yang diperbuat apabila hipotesis yang pada hakekatnya salah tetapi diterima) Langkah Pengujian Hipotesis Langkah-langkah pengujian hipotesis 2 populasi yang saling bebas (independent) adalah sebagai berikut : 1. Merumuskan Hipotesis (H 0 dan H 1 ) yang sesuai dengan kasus. Untuk pengujian 1 arah :

5 Atau Untuk pengujian 2 arah : 2. Menentukan taraf nyata/tingkat kesalahan ( ) Besarnya nilai ini sebenarnya tergantung pada keberanian pembuat keputusan, berapa besar kesalahan yang akan ditolerir. Jika dalam perhitungan mempergunakan uji satu arah maka digunakan taraf nyata,sedangkan jika mempergunakan uji dua arah maka digunakan /2.

6 3. Menentukan statistik uji serta menentukan wilayah H 1 dan wilayah penerimaan. Statistik uji yang digunakan kali ini adalah : table t 4. Analisis statistic (perhitungan) : Jika dan berasal dari populasi yang sama dengan ragam dan tidak diketahui, maka ragam populasi dapat diduga dengan dan. Jika dalam soal tidak diasumsikan jenis ragamnya, maka dibutuhkan analisis ragamnya dengan cara membandingkan dan. Untuk mencari adalah sebagai berikut : ( ) ( ) Jika maka ( ) ( ) ( ) jika ( ), maka rumusnya dapat menjadi : ( ) ( ) dengan dimana (dengan tergantung pada pembuat keputusan dan tergantung pada pengujian 1 arah atau 2 arah) ( ) ( ) ( ) ( )

7 Sedangkan jika maka ( ) ( ) ( ) jika ( ), maka rumusnya dapat menjadi ( ) ( ) dengan dimana ( ) ( ) ( ) [ ] (dengan tergantung pada pembuat keputusan dan tergantung pada pengujian 1 arah atau 2 arah) 5. Membuat kesimpulan secara statistik 6. Membuat kesimpulan atas dasar objek penelitian Analisis Ragam Uji Analysis of Variance(atau bisa juga dibilang Analisis Ragam) digunakan dalam menguji kesamaan mean( rataan) lebih dari dua sample populasi. Uji ANOVA ini merupakan salah satu uji parametrik dan memiliki beberapa syarat untuk menggunakannya yaitu : (Anonymous) 1. Data harus terdistribusi normal 2. Data harus homogen 3. Memiliki variansi yang sama 4. Sampel yag akan diuji harus independent Sebelum melakukan analisis menggunakan uji ANOVA pastikan syarat-syarat tersebut terpenuhi, jika tidak terpenuhi maka dapat digunakan Uji kruskal Wallis.Untuk hipotesis awal dan tandingan dari uji ini biasanya

8 digunakan Ho:µ1 = µ2 = = µn dan H1: satu atau lebih dari mean populasi tidak sama dengan lainnya. Uji ANOVA dapat dibagi menjadi 2 jenis berdasarkan jumlah variable yang diamati, yaitu one way ANOVA dan two way ANOVA. (Anonymous) One way Anova digunakan bila ada satu variable yang ingin diamati.langkah-langkah pengujiannya yaitu: 1. Tentukan hipotesis awal dan tandingannya yaitu Ho: µ1 = µ2 = = µn dan H1: satu atau lebih dari mean populasi tidak sama dengan lainnya. (Anonymous) 2. Cari nilai rataan, JK antar/jkk (Jumlah kuadrat antar/kolom),jk dalam/jkg (Jumlah kuadrat dalam/galat),jk total/jkt (Jumlah kuadrat Total),KT antar(kuadrat Tengah antar/kolom),kt dalam(kuadrat Tengah Dalam/Galat),KT Total(Kuadrat Tengah Total), dan Fhitung. Nilai-nilai tersebut dapat ditentukan sbb: ( ) ( ) ( ) ( ) (Anonymous) 3. Nilai yang telah didapat di atas dapat dimasukkan ke dalam table ANOVA. Bentuk tabel ANOVA yaitu seperti di bawah ini : Sumber Keragaman Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Kuadrat Tengah F hitung Antar / Kolom k-1 JKK

9 Dalam / Galat k(n-1) JKG ( ) Total n-1 JKT 4. Bandingkan hasil F (hitung) dan F (tabel) lalu beri kesimpulan dengan aturan bila Fhitung > Ftabel maka Ho ditolak begitupun sebaliknya. (Anonymous) Sedangkan two way ANOVA digunakan dalam mengamati dua buah variable.langkah-langkah pengujiannya yaitu : 1. Tentukan hipotesis awal dan tandingannya yaitu Ho:µ1 = µ2 = = µn dan H1: satu atau lebih dari mean populasi tidak sama dengan lainnya. (Anonymous) 2. Cari nilai rataan, JK antar/jkk (Jumlah kuadrat antar/kolom),jk dalam/jkg (Jumlah kuadrat dalam/galat),jk total/jkt (Jumlah kuadrat Total),JKB(Jumlah kuadrat baris),ktb(kuadrat Tengah Baris), KT antar(kuadrat Tengah antar/kolom),kt dalam(kuadrat Tengah Dalam/Galat),KT Total(Kuadrat Tengah Total), Db(Derajat bebas), dan Fhitung. Nilai Db untuk : JKT = rc 1, JKK = c 1, JKG = (r-1)(c-1), JKB = r-1, untuk nilai ( ) ( ) ( )( ). (Anonymous) dan Fhintung 3. Nilai yang telah didapat di atas dapat dimasukkan ke dalam table ANOVA.(Anonymous) 4. Bandingkan hasil Fhitung dan Ftabel lalu beri kesimpulan dengan aturan bila Fhitung > Ftabel maka Ho ditolak begitupun sebaliknya. (Anonymous)

10 BAB III METODOLOGI 3.1 Pengerjaan menggunakan aplikasi Genstat Berikut adalah langkah-langkah untuk menyelesaikan soal-soal yang berkaitan dengan pengujian 2 hipotesis independent (saling bebas) adalah sebagai berikut : Membuka software Genstat Membuka aplikasi Genstat melalui desktop shortcut, dengan klik kanan shortcut Genstat pilih Open,kemudian akan muncul kotak dialog sebagai berikut :

11 Lalu pilih run discovery maka akan tampak tampilan akan muncul kotak dialog sebagai berikut : Menginput data Setelah muncul kotak dialog seperti gambar diatas, kemudian klik icon Excel Import Wizard > pilih data yang akan di uji. Maka akan muncul kotak dialog sebagai berikut :

12 Klik icon kotak hijau pada pojok kiri Sheet active cells( ) Lalu pada Menubar, pilih Spread >Manipulate >Stack. Fungsi stack adalah untuk menggabungkan 2 kelompok data menjadi 1 kolom. Lalu pada kotak dialog, klik 2 kali data 1 dan data 2 yang tertera di box available data. Pada kotak nama kolom, isi dengan keinginan. Setelah itu, klik OK.

13 Untuk mengganti 1 menjadi A di kolom Source dengan cara: Klik cells A 1 > Klik Active Sheet Cell > Klik kanan pada A 1 > Column Attributes >Labels > Klik 2x yang akan mau di ganti > Enter > OK Langkah selanjutnya, untuk menganalisis data, klik Stat > Analysis of variance > general.

14 Langkah selanjutnya, akan muncul dialog seperti berikut : Pada kolom : Design : pilih sesuai dengan analisis yang ingin di uji.(dalam contoh : one way ANOVA no blocking ) Y-Variate: klik dua kali data yang tertera di kotak available data. Treatmen : klik dua kali source pada kotak available data. Lalu klik Run akan muncut output sebagai berikut :

15 3.2 Analisis uji 2 hipotesis independent melalui cara manual menggunakan Microsoft Excel. Langkah-langkah menguji hipotesis 2 populasi independent dengan pendekatan analisis ragam menggunakan Microsoft Excel adalah sebagai berikut. 1. Buat table, dan masukkan semua data yang ingin di analisis. 2. Cari rata-rata dengan cara =Average(cells yang mau dicari rata-ratanya) dari kedua populasi/kelompok masing-masing, setelah itu cari rata-rata total ( rata-rata data dari kelompok ke 1 + rata-rata data dari kelompok ke 2 dibagi 2) 3. Lalu, dilanjutkan dengan mencari deviasi total, deviasi antar, deviasi dalam, dan check dari masing data satu persatu. a. Deviasi Total : = (cell masing-masing data) (rata-rata total) lalu tekan F4, enter. b. Deviasi Antar : = (cell masing-masing rata-rata kelompok data, tekan F4) (rata rata total, tekan F4), tekan enter. Drag sampai baris data terakhir. c. Deviasi Dalam : = (masing-masing data) (rata-rata kelompok masing-masing, tekan F4), tekan enter. d. Check : = (deviasi antar + deviasi dalam), tekan enter. e. JK total : = (cell deviasi total^2), tekan enter. f. JK antar : = (cell deviasi antar^2), tekan enter.

16 g. JK dalam : = (cell deviasi dalam^2), tekan enter. h. JK Total Keseluruhan : = (jumlah total JK total masing-masing data di kelompok data 1 + jumlah total JK total masing-masing data di kelompok data 2), tekan enter. i. JK Antar Keseluruhan : = (jumlah total JK antar masing-masing data di kelompok data 1 + jumlah total JK antar masing-masing data di kelompok data 2), tekan enter. j. JK Dalam Keseluruhan : =(jumlah total JK dalam masing-masing data di kelompok data 1 + jumlah total JK dalam masing-masing data di kelompok data 2), tekan enter. k. Untuk mencari f hitung =

17 BAB IV PEMBAHASAN Petani buah mengatakan bahwa berat buah semangka A dari pohon semangka yang diberi pupuk organik berbeda dengan berat buah semangka dari pohon semangka B yang diberi pupuk anorganik. Seorang pengendali mutu hasil pertanian ingin membuktikan pendapat tersebut dengan mengambil sampel secara acak masing-masing 50 buah semangka dari pohon yang diberi pupuk organik dan 50 buah semangka dari pohon yang diberi pupuk anorganik kemudian diuji beratnya. Berikut data yang didapatkan dari penimbangan berat masing-masing semangka dalam satuan gram. NO Semangka A Semangka B NO Semangka A Semangka B 1 622,0 638, ,8 660, ,4 628, ,6 627, ,1 584, ,2 609, ,6 650, ,9 643, ,0 626, ,6 641, ,9 640, ,6 629, ,2 649, ,0 635, ,8 627, ,0 597, ,9 616, ,8 645, ,8 639, ,2 655, ,7 652, ,1 649, ,5 621, ,3 641, ,5 626, ,9 632, ,9 653, ,4 612, ,5 647, ,1 611, ,5 619, ,7 643, ,3 647, ,0 621, ,6 634, ,5 603, ,0 626, ,8 638, ,6 628, ,5 651, ,0 636, ,3 628, ,7 615, ,8 637, ,8 636, ,9 622, ,6 630,0 49 6xx,6 6xx, ,2 628,1 50 6xx,0 6xx,9

18 (xx= masukkan 2 digit belakang NIM anda!) UJI 2 HIPOTESIS independent Dengan taraf nyata 5%, ujilah dengan GENSTAT dan MANUAL (menggunakan m.excel). 4.1 Pembahasan dengan menggunakan Ms.Excel

19

20

21 H 0 ; µ 1 = µ 2 = 0

22 H 1 ; µ 1 µ 2 F tabel = = 3,938 Interpretasi Karena F hitung > F tabel maka H 0 ditolak, yang berarti bahwa berat buah semangka A dari pohon semangka yang diberi pupuk organik berbeda dengan berat buah semangka dari pohon semangka B yang diberi pupuk anorganik dengan tingkat kesalahan 5 %. 4.2 Output Genstat H 0 ; µ 1 = µ 2 = 0 H 1 ; µ 1 µ 2 F itung F tabel = f = 3,938

23 Interpretasi Karena F hitung > F tabel maka H 0 ditolak, yang berarti bahwa berat buah semangka A dari pohon semangka yang diberi pupuk organik berbeda dengan berat buah semangka dari pohon semangka B yang diberi pupuk anorganik dengan tingkat kesalahan 5.

24 BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Dari hasil analisis dalam praktikum kali ini dapat ditarik kesimpulan bahwa uji hipotesis nilai tengah dua populasi yang mana dapat didekatkan dengan menggunakan tabel analisis ragam atau Uji F dalam penerimaan H 0 atau penolakan H 0. Penghitungan data menggunakan GenStat maupun secara manual (menggunakan Microsoft Excel) memiliki hasil yang sama(tidak jauh berbeda). Ini dikarenakan data yang digunakan adalah sama dan perhitungan manual menggunakan rumus yang sesuai sehingga hasilnya pun sama dari pengolahan data dengan aplikasi Genstat 5.2. Saran Menurut saya tentang praktikum kali ini sudah cukup baik dan cukup memberikan saya pemahaman mengenai bagaimana pengujian hipotesis menggunakan cara manual ataupun melalui Genstat. Namun ada sedikit kekurangan dari praktikum kali ini, dalam penyampaian meteri masih belum maksimal jadi saya harapkan lebih maksimal lagi dalam pemberian materi yang lainnya.

25 DAFTAR PUSTAKA Suntoyo.1990.Dasar-dasar STATISTIKA. Rajawali Pers.Jakarta. Pramoedyo, Henny.2013.Statistika Inferensia Terapan.Danar Wijaya.Malang.

26 LAMPIRAN

27

MODUL DISTRIBUSI F (ANOVA)

MODUL DISTRIBUSI F (ANOVA) MODUL DISTRIBUSI F (ANOVA) Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi ANOVA Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi ANOVA I. PENDAHULUAN

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

2) Ukuran Data Tidak Sama k n i T 2.. JKT = X 2 ij - i=1 j=1 N k JKK = T 2 i. T 2.. i=1 n i N JKG = JKT - JKK Sumber Jumlah db Kuadrat Tengah F. Hitun

2) Ukuran Data Tidak Sama k n i T 2.. JKT = X 2 ij - i=1 j=1 N k JKK = T 2 i. T 2.. i=1 n i N JKG = JKT - JKK Sumber Jumlah db Kuadrat Tengah F. Hitun MODUL DISTRIBUSI F (ANOVA) I. PENDAHULUAN Ditemukan oleh seorang ahli statistik yang bernama R.A. Fisher pada tahun 1920. Distribusi F/ANOVA adalah prosedur statistika untuk mengkaji (mendeterminasi) apakah

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya

PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian

Lebih terperinci

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani    / Analysis of Variance (ANOVA) 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Kegunaan ANOVA 3 Kontrol investigator 1 atau lebih variabel independen Disebut dgn faktor

Lebih terperinci

Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat

Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis

Lebih terperinci

ANALISIS VARIAN -YQ-

ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIANSI (ANAVA) Menguji kesamaan beberapa (lebih dari dua) rata-rata populasi sekaligus. suatu percobaan/penelitian yang dirancang dengan hanya melibatkan satu faktor dengan

Lebih terperinci

Modul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia

Modul 2017/2018 TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER. Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia TUTORIAL SIMULASI KOMPUTER 5 2017/2018 Modul DESAIN EKSPERIMENT & PEMILIHAN ALTERNATIF Laboratorium Pemodelan dan Simulasi Industri Universitas Islam Indonesia DAFTAR ISI 1. Tujuan Umum... 2 2. Desain

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN DUA ARAH (TWO WAY ANOVA) Dosen Pengampu Dr. Sri Harini, M.Si

LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN DUA ARAH (TWO WAY ANOVA) Dosen Pengampu Dr. Sri Harini, M.Si LAPORAN PRAKTIKUM STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN DUA ARAH (TWO WAY ANOVA) Dosen Pengampu Dr. Sri Harini, M.Si Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. 14610002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN

Lebih terperinci

LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.

LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. 14610002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

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

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

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc.

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc. PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc. PENGUJIAN HIPOTESIS Langkah-langkah pengujian hipotesis: 1) Merumuskan hipotesis 2) Memilih taraf nyata α 3) Menentukan

Lebih terperinci

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini menggunakan catatan reproduksi sapi FH impor

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini menggunakan catatan reproduksi sapi FH impor III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 2.1. Objek dan Peralatan Penelitian 2.1.1. Objek Penelitian Objek penelitian ini menggunakan catatan reproduksi sapi FH impor periode pertama tahun 2009. Sapi yang diamati

Lebih terperinci

MAKALAH STATISTIKA LANJUT ANALISIS VARIAN DAN KOVARIAN

MAKALAH STATISTIKA LANJUT ANALISIS VARIAN DAN KOVARIAN MAKALAH STATISTIKA LANJUT ANALISIS VARIAN DAN KOVARIAN Dosen : Nani Mulyani Disusun oleh: 1. 2. 3. 4. Hendra Henda Ristanto Paulus Eko Dwiki Maxi Rianto Teuku M. Indra Purnama 201243502251 201243502273

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia

BAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI 11 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Tinjauan Statistik 3.1.1 Analisis Deskriptif Analisis statistik deskriptif adalah suatu metode analisis yang merupakan teknik mengumpulkan, mengolah, menyederhanakan, menyajikan

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA PENELITIAN. 1. Deskripsi hasil pengamatan aktivitas siswa dengan pendekatan

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA PENELITIAN. 1. Deskripsi hasil pengamatan aktivitas siswa dengan pendekatan 81 BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA PENELITIAN A. Aktivitas Siswa 1. Deskripsi hasil pengamatan aktivitas siswa dengan pendekatan pembelajaran problem posing Analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis

Lebih terperinci

BAB II METODE ANALISIS DATA. memerlukan lebih dari satu variabel dalam membentuk suatu model regresi.

BAB II METODE ANALISIS DATA. memerlukan lebih dari satu variabel dalam membentuk suatu model regresi. 10 BAB II METODE ANALISIS DATA 2.1 Pengertian Regresi Berganda Banyak data pengamatan yang terjadi sebagai akibat lebih dari dua variabel, yaitu memerlukan lebih dari satu variabel dalam membentuk suatu

Lebih terperinci

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI Secara umum ada dua macam hubungan antara dua variable atau lebih, yaitu bentuk hubungan dan keeratan hubungan. Untuk mengetahui bentuk hubungan digunakan analisis regresi.

Lebih terperinci

ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI 2 ARAH. b. Mengetahui perbedaan keragaman disebabkan perbedaan antarkolom. Kolom 1 2. j. c. Nilai rata I... R..

ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI 2 ARAH. b. Mengetahui perbedaan keragaman disebabkan perbedaan antarkolom. Kolom 1 2. j. c. Nilai rata I... R.. ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI 2 ARAH 1) Analisis Ragam Klasifikasi Dua Arah Analisis ragam klasifikasi dua arah adalah analisis ragam klasifikasi pengamatan yang berdasarkan dua kriteria Dalam analisis ini

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,

Lebih terperinci

UJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F

UJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F UJI ANOVA Imam Gunawan DISTRIBUSI F Ditribusi F memiliki ciri-ciri, yaitu: 1. Nilai F adalah nonnegatif.. Distribusi F merupakan distribusi kontinu. Nilainya mulai dari 0 dan tidak memiliki batas atas.

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

Analisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto

Analisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto Analisis Varian Statistika Ekonomi Ir Tito Adi Dewanto 1 Uji Anova Anova : menguji rata-rata satu kelompok / lebih melalui satu variabel dependen / lebih berbeda secara signifikan atau tidak. ONE WAY ANOVA

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

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Rancangan lingkungan: Rancangan Acak Lengkap (RAL), (RAK) dan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL), Lattice. Ade Setiawan 009 RAL Ade Setiawan 009 Latar Belakang RAK 3 Perlakuan Sama

Lebih terperinci

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Materi #5 TIN3 DESAIN EKSPERIMEN ANOVA ANOVA pada dasarnya merupakan suatu metode yang menguraikan sumber keragaman (varian) dari suatu perbedaan rata-rata lebih dari dua populasi. Dengan mempergunakan

Lebih terperinci

STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN. Teknik Analisis Ragam

STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN. Teknik Analisis Ragam STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN Teknik Analisis Ragam oleh: Delvi Yanti, S.TP, MP PS TEP Fateta Unand 1 Pengolahan Data dengan Rumus 2 Rumus Anova Satu Arah 1. RAL untuk Banyak Ulangan Masing-masing Perlakuan

Lebih terperinci

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.

Lebih terperinci

Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc.

Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc. Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc. Rancangan Acak Lengkap (RAL) RAL merupakan rancangan paling sederhana di antara rancangan-rancangan percobaan baku.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan 80 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi dan Analisis Data Penelitian yang telah penulis lakukan di SMPN 1 Batang Anai terdiri dari tiga kelas sampel, yaitu dua kelas sebagai kelas eksperimen dan satu

Lebih terperinci

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) TUJUAN 1. Mahasiswa mampu memahami uji hipotesis harga rata-rata multi populasi dengan menggunakan Analysis of Variance (ANOVA). 2. Mahasiswa mampu memahami penyelesaian

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1. Latar belakang Pengujian hipotesis statistik adalah bidang yang paling pnting dalam inferensia statistik, benar atau salahnya suatu hipotesis tidak akan pernah diketahui dengan pasti

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif analisis dan metode eksperimen. Metode deskriptif analisis dilakukan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan anatara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama digunakan

Lebih terperinci

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) TUJUAN 1. Mahasiswa mampu memahami uji hipotesis harga rata-rata multi populasi dengan menggunakan Analysis of Variance (ANOVA). 2. Mahasiswa mampu memahami penyelesaian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Analisis Regresi Linier Analisis regresi merupakan teknik yang digunakan dalam persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel-variabel. Analisis regresi linier

Lebih terperinci

Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam

Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam Teknik Analisis Ragam : Pengolahan data anova satu arah dan anova dua arah dengan rumus statistik dan SPSS. Oleh Delvi Yanti, S.TP, MP Page 0 1.1 Rumus Anova

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP N 28 Padang, yang terdiri dari deskripsi data dan analisis data, penguraian hipotesis dan pembahasan

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Pengertian dasar Faktor Taraf Perlakuan (Treatment) Respons Layout Percobaan & Pengacakan Penyusunan Data Analisis Ragam Perbandingan Rataan Pengertian dasar 3 Faktor: Variabel Bebas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan pendekatan kuantitatif, sedangkan penelitian ini merupakan jenis metode penelitian eksperimen. Metode penelitian

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

PENGENALAN ALAT HITUNG: KALKULATOR DAN FUNGSI KALKULATOR PADA PROGRAM R STATISTIKA

PENGENALAN ALAT HITUNG: KALKULATOR DAN FUNGSI KALKULATOR PADA PROGRAM R STATISTIKA Praktikum Perancangan Percobaan 1 PRAKTIKUM 1 PENGENALAN ALAT HITUNG: KALKULATOR DAN FUNGSI KALKULATOR PADA PROGRAM R STATISTIKA A. Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa diharapkan mampu: a. Menggunakan

Lebih terperinci

Teknik Analisis Dampak Pendampingan

Teknik Analisis Dampak Pendampingan Teknik Analisis Dampak Pendampingan Rachmat Hendayana Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian Jl. Tentara Pelajar No 10, Bogor. 16114 E-mail: rhendayana@gmail.com P endampingan merupakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Percobaan didefinisikan sebagai suatu uji coba (trial) atau pengamatan khusus yang dibuat untuk menegaskan atau membuktikan keadaan dari sesuatu yang meragukan,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagai konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,

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

A. PEMBAHASAN. 1. Anova Dua Arah

A. PEMBAHASAN. 1. Anova Dua Arah A. PEMBAHASAN 1. Anova Dua Arah Pengujian anova dua arah mempunyai beberapa asumsi diantaranya: 1. Populasi yang diuji berdistribusi normal, 2. Varians atau ragam dan populasi yang diuji sama, 3. Sampel

Lebih terperinci

BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR

BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana dibanding rancangan lainnya. Penggunaan RAL di berbagai bidang penelitian telah banyak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis

BAB 2 LANDASAN TEORI. pertama digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih variabel adalah analisa regresi linier. Regresi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Rancangan percobaan merupakan suatu uji dalam atau deretan uji baik menggunakan statistika deskripsi maupun statistika inferensia, yang bertujuan untuk mengubah

Lebih terperinci

PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN KATA PENGANTAR

PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN KATA PENGANTAR PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN 2012-2013 1 KATA PENGANTAR Buku ini dibuat untuk membantu mahasiswa dalam mempelajari, melilih dan melakukan prosedur analisis data berdasarkan rancangan percobaan yang telah

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 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia

BAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 7 ANOVA (1) Metode Pengumpulan Data Metode Percobaan Memiliki keleluasaan untuk melakukan pengawasaan terhadap sumber-sumber keragaman data Dapat menciptakan jenis

Lebih terperinci

Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completely Randomized Design Atau Fully Randomized Design

Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completely Randomized Design Atau Fully Randomized Design Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completely Randomized Design Atau Fully Randomized Design CIRI - CIRI R.A.L. : 1. Media atau bahan percobaan seragam (dapat dianggap se- ragam ) 2. Hanya ada satu sumber kera-

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd Pertemuan Ke-1 1 Pendahuluan Statistik parametrik yang digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata adalah Uji-t, dan analysis of varians (anova/ anova) digunakan untuk mencari perbedaan

Lebih terperinci

PERCOBAAN RAK FAKTORIAL DENGAN MENGGUNAKAN R-STUDIO

PERCOBAAN RAK FAKTORIAL DENGAN MENGGUNAKAN R-STUDIO PERCOBAAN RAK FAKTORIAL DENGAN MENGGUNAKAN R-STUDIO RANCANGAN PERCOBAAN Anggota Kelompok : Wahyu Nikmatus Sholihah 121810101010 Vivie Aisyafi Fatimah 121810101050 Reyka Bella Desvandai 121810101080 Ratna

Lebih terperinci

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 3 PENGOLAHAN DATA 18 BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1. Pengumpulan Data Data yang akan diolah dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara di Jln. Asrama No. 179 Medan

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut

Lebih terperinci

Contoh Kasus Anova dua arah dengan interaksi:

Contoh Kasus Anova dua arah dengan interaksi: Contoh Kasus Anova dua arah dengan interaksi: Terdapat metode diet, 3 kelompok umur dan 3 ulangan. Berikut adalah data rata-rata penurunan berat badan setelah bulan melakukan diet. Ujilah apakah penurunan

Lebih terperinci

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012 MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2 Versi 3.1 Tahun Penyusunan 2012 Tim Penyusun 1. Ir. Rina Sugiarti, MM 2. Lies Handrijaningsih, SE.,MM 3. Budi Sulistyo SE.,MM 4. Oktavia Anna Rahayu 5. Intan Permatasari Laboratorium

Lebih terperinci

PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian

PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian 1 2 PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian MENGAPA PERLU DIRANCANG? Untuk mendapatkan penduga yang tidak berbias Untuk meningkatkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1 Rancangan Program Perancangan program aplikasi ini akan mencakup fungsi untuk input data, proses data dan hasil berupa output data. Untuk input data, disediakan

Lebih terperinci

ANALYSIS OF VARIANCE

ANALYSIS OF VARIANCE ANALYSIS OF VARIANCE Analisis Varians adalah alat statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan mean lebih dari dua populasi. Analisis varians mengguakan distribusi F, yang mempunyai ciri-ciri: Merupakan

Lebih terperinci

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Pertemuan ke 5 4.1 Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Fungsi Probabilitas dengan variabel kontinu terdiri dari : 1. Distribusi Normal 2. Distribusi T 3. Distribusi Chi Kuadrat

Lebih terperinci

KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH

KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH ROZA AZIZAH PRIMATIKA, M.Si KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH Pengantar Salah satu komponen penting dalam perancangan percobaan adalah analisis ragam (anova) Komponen utama dalam menyusun analisis ragam

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DESKRIPTIF (Satu sampel) Wahyu Hidayat, M.Pd

PENGUJIAN HIPOTESIS DESKRIPTIF (Satu sampel) Wahyu Hidayat, M.Pd PENGUJIAN HIPOTESIS DESKRIPTIF (Satu sampel) Wahyu Hidayat, M.Pd Definisi Pengujian hipotesis deskriptif pada dasarnya merupakan proses pengujian generalisasi hasil penelitian yang didasarkan pada satu

Lebih terperinci

CARA MENCARI KOEFISIEN KORELASI DAN REGRESI DENGAN EXCEL 2007

CARA MENCARI KOEFISIEN KORELASI DAN REGRESI DENGAN EXCEL 2007 CARA MENCARI KOEFISIEN KORELASI DAN REGRESI DENGAN EXCEL 2007 www.sinollahblog.wordpress.com Microsoft Excel tidak hanya dapat dipergunakan sebagai alat bantu menghitung saja, tetapi juga merupakan alat

Lebih terperinci

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN. 0404088402 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP)

Lebih terperinci

Anacova Dua Jalur ( 3 x 3,

Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, Komang Suardika, S.Pd, Pendidikan Fisika 013 Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, I. Judul Penelitian : Pengaruh Model Pembelajaran ( CTL, PBL dan Model Kooperative) terhadap hasil belajar mahasiswa semester V untuk

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

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 ATA 2014/2015

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 ATA 2014/2015 LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 ATA 2014/2015 NAMA : NPM : KELAS : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr. Wb. Puji syukur kami panjatkan kepada

Lebih terperinci

Pengacakan dan Tata Letak

Pengacakan dan Tata Letak Pengacakan dan Tata Letak 26 Pengacakan dan Tata Letak Pengacakan bisa dengan menggunakan Daftar Angka Acak, Undian, atau dengan perangkat komputer (bisa dilihat kembali pada pembahasan RAL/RAK/RBSL satu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Bagaimana mengetahui perbedaan rata-rata dua sampel yang saling

BAB I PENDAHULUAN. Bagaimana mengetahui perbedaan rata-rata dua sampel yang saling BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (4 paragraf min. 1 halaman) 1.2 Rumusan Masalah TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 KATA INGGRIS CETAK MIRING MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 Rumusan masalah yang

Lebih terperinci

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :

LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA KALIMALANG J1416 ATA 2012/2013 KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana

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

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini berdasarkan pendekatannya yaitu penelitian kuantitatif. Menurut Sutama (2015: 43) penelitian kuantitatif adalah penelitian

Lebih terperinci

OLEH : WIJAYA. FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009

OLEH : WIJAYA.   FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 I. ANALISIS REGRESI 1. 2. Regresi Linear : Regresi Linear Sederhana

Lebih terperinci

BAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR

BAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR BAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR Rancangan Acak Kelompok atau biasa disingkat RAK digunakan jika kondisi unit percobaan yang digunakan tidak homogen. Dalam rancangan ini, petakan percobaan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Lokasi penelitian adalah SMK Negeri 6 Surakarta dengan subyek penelitian adalah siswa kelas X Multimedia semester genap tahun

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Linier Analisis regresi merupakan teknik yang digunakan dalam persamaan matematik yang menyatakan hubungan fugsional antara variabel-variabel. Analisis regresi

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

Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:

Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000: BAB 1 STATISTIK DESKRIPTIF Statistik deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkatan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data statistik yang bisa diperoleh dari hasil sensus,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dikemukakan, jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dikemukakan, jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasi 43 A. Jenis dan Rancangan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Sesuai dengan masalah yang diteliti dan tujuan penelitian yang dikemukakan, jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Analisis Regresi dan Korelasi 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel atau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi yang berarti peramalan, penaksiran, atau pendugaan pertama kali diperkenalkan pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton (1822-1911) sehubungan dengan penelitiannya

Lebih terperinci

PERCOBAAN BERFAKTOR DENGAN ARAS NOL ATAU PERLAKUAN KONTROL TERPISAH 1

PERCOBAAN BERFAKTOR DENGAN ARAS NOL ATAU PERLAKUAN KONTROL TERPISAH 1 PERCOBAAN BERFAKTOR DENGAN ARAS NOL ATAU PERLAKUAN KONTROL TERPISAH 1 oleh: I Gde Ekaputra Gunartha 2 Pendahuluan Sering terjadi pada percobaan berfaktor, peneliti melibatkan aras Nol. Seperti pada kasus

Lebih terperinci

KISI-KISI ULANGAN KENAIKAN KELAS ( UKK )

KISI-KISI ULANGAN KENAIKAN KELAS ( UKK ) MATA PELAJARAN KELAS / SEMESTER KISI-KISI ULANGAN KENAIKAN KELAS ( UKK ) : TEKNOLOGI INFFORMASI DAN KOMUNIKASI : 8 ( DELAPAN ) / GENAP No. SK KD Materi Kls Smt Indikator 1 Menggunakan perangkat 2 Menggunakan

Lebih terperinci