PENGUJIAN HIPOTESIS (3)
|
|
|
- Widya Susanto
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 3 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya [email protected] Blog :
2 2 Outline
3 Uji Hipotesis untuk Proporsi 3
4 Uji Hipotesis untuk Proporsi (1) 4 Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel - p = Proporsi kejadian sukses dalam populasi - - Statistik uji: ~ N (0,1) Jika : X = banyaknya kejadian sukses dalam sampel Maka ~ N (0,1)
5 Uji Hipotesis untuk Proporsi (2) 5 Langkah-langkah pengujian : a. Uji hipotesis H0 : p = p0 H1 : p p0 Tingkat signifikansi : α Statistik uji : ~ N(0; 1) Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - Zα/2 atau Zhitung > Zα/2 Daerah penerimaan H0 - Zα/2 Zhitung Zα/2
6 Uji Hipotesis untuk Proporsi (3) 6 b. Uji hipotesis H0 : p = p0 H1 : p > p0 Tingkat signifikansi : α Statistik uji : ~ N(0; 1) c. Uji hipotesis H0 : p = p0 H1 : p < p0 Tingkat signifikansi : α Statistik uji : ~ N(0; 1) Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung > Zα Daerah penerimaan H0 Zhitung Zα Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - Zα Daerah penerimaan H0 Zhitung - Zα
7 Latihan Soal Uji Hipotesis untuk Proporsi 7 Dikatakan bahwa 60% dari pemakai sepeda motor akan memilih sepeda motor merek A. Untuk menguji pernyataan tersebut, diambil sampel sebanyak 50 orang dan ternyata 20 orang diantaranya memilih merek A. Dengan tingkat signifikansi 5%, ujilah apakah pernyataan diatas benar. Penyelesaian: Data sampel n = 50 X = 20 à Uji hipotesis H0 : p = 0,6 H1 : p 0,6 Tingkat signifikansi : α =0,05 Statistik uji : Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - 1,96 atau Zhitung > 1,96 Kesimpulan: karena Zhitung = -2,9 < Ztabel = -1,96, maka tolak H0 dengan signifikansi 5%. Artinya tidak benar bahwa 60% pemakai sepeda motor memilih merek A
8 Uji Hipotesis untuk Perbedaan Proporsi 8
9 Uji Hipotesis untuk Perbedaan Proporsi (1) 9 Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel 1 - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel 2 - p1 = Proporsi kejadian sukses dalam populasi 1 - p2 = Proporsi kejadian sukses dalam populasi ; p diestimasikan dengan Statistik uji: ~ N (0,1)
10 Uji Hipotesis untuk Perbedaan Proporsi (2) 10 Langkah-langkah pengujian : a. Uji hipotesis H0 : p 1 = p 2 H1 : p 1 p 2 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - Zα/2 atau Zhitung > Zα/2 Daerah penerimaan H0 - Zα/2 Zhitung Zα/2
11 Uji Hipotesis untuk Perbedaan Proporsi (3) 11 b. Uji hipotesis H0 : p 1 = p 2 H1 : p 1 > p 2 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung > Zα Daerah penerimaan H0 Zhitung Zα c. Uji hipotesis H0 : p 1 = p 2 H1 : p 1 < p 2 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - Zα Daerah penerimaan H0 Zhitung - Zα
12 Latihan Soal Uji Hipotesis untuk Perbedaan Proporsi 12 Dari sebuah sampel yang diambil berdasarkan polling pendapat yang terdiri dari 300 orang dewasa dan 200 remaja, diperoleh data bahwa 56% dari orang dewasa dan 48% dari kelompok remaja menyukai merek produk tertentu. Ujilah hipotesis bahwa terdapat perbedaan minat orang dewasa dan remaja terhadap produk tersebut. Gunakan α= 1% Penyelesaian: Data sampel n1 = 300 n2 = 200 Uji hipotesis H0 : p1 = p2 H1 : p 1 p 2 Tingkat signifikansi : α =0,01 Statistik uji : dengan Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Zhitung < - 2,58 atau Zhitung > 2,58 Kesimpulan: karena Z0,005 = -2,58 Zhitung = 0,175 Z0,005 = 2,58; maka terima H0 dengan signifikansi 1%. Artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara minat kelompok orang dewasa dan remaja terhadap produk tersebut
13 Uji Hipotesis untuk Variansi/ Standard Deviasi 13
14 Uji Hipotesis untuk Variansi (1) 14 Data statistik sampel: - = Variansi sampel - = Variansi populasi - Statistik uji ~
15 Uji Hipotesis untuk Variansi (2) 15 Langkah-langkah pengujian : a. Uji hipotesis H0 : σ = σ 0 H1 : σ σ 0 Tingkat signifikansi : α Statistik Uji: Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Daerah penerimaan H0
16 Uji Hipotesis untuk Variansi (3) 16 b. Uji hipotesis H0 : σ = σ 0 H1 : σ > σ 0 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) c. Uji hipotesis H0 : σ = σ 0 H1 : σ < σ 0 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Daerah penerimaan H0 Daerah penerimaan H0
17 Latihan Soal Uji Hipotesis untuk Variansi 17 Dalam kondisi normal, standard deviasi dari paket-paket produk dengan berat 40 ons yang dihasilkan suatu mesin adalah 0,25 ons. Setelah mesin berjalan beberapa waktu, diambil sampel produk sejumlah 20 paket, dari sampel tersebut diketahui standard deviasi beratnya adalah 0,32 ons. Apakah mesin tersebut masih bisa dikatakan bekerja dalam keadaan normal? Gunakan α = 0,05. Penyelesaian: Data sampel n = 20 s = 0,32 ons Uji hipotesis H0 : σ = 0,25 H1 : σ > 0,25 Tingkat signifikansi : α =0,05 Statistik uji : Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Kesimpulan: karena maka H0 ditolak artinya mesin sudah tidak bekerja dalam kondisi normal
18 Uji Hipotesis untuk Rasio Dua Variansi/Standard Deviasi 18
19 Uji Hipotesis untuk Rasio Dua Variansi/ Standard Deviasi(1) 19 Data statistik sampel: - = Variansi sampel 1 - = Variansi sampel 2 - = Variansi populasi 1 - = Variansi populasi 2 - Statistik uji
20 Uji Hipotesis untuk Rasio Dua Variansi/ Standard Deviasi(2) 20 Langkah-langkah pengujian : a. Uji hipotesis H0 : σ 1 = σ 2 H1 : σ 1 σ 2 Tingkat signifikansi : α Statistik Uji: karena H0: σ 1 = σ 2 maka Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Daerah penerimaan H0
21 Uji Hipotesis untuk Rasio Dua Variansi/ Standard Deviasi(3) b. Uji hipotesis H0 : σ1 = σ2 H1 : σ1 > σ2 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) c. Uji hipotesis H0 : σ1 = σ2 H1 : σ1 < σ2 Tingkat signifikansi : α Daerah kritis (Daerah penolakan H0) 21 Daerah penerimaan H0 Daerah penerimaan H0
22 Latihan Soal Uji Hipotesis untuk Rasio Dua Variansi/Standard Deviasi 22 Untuk menguji keseragaman (homogenitas) panjang kawat yang dihasilkan oleh dua pabrik yang berbeda dilakukan uji ratio variansi. Dari pabrik pertama diambil sampel sejumlah 16 produk, dan diperoleh standard deviasi 9 cm. Dari pabrik kedua diambil sejumlah 25, diperoleh standard deviasi 12 cm. apakah kawat yang dihasilkan kedua pabrik tersebut cukup seragam? Gunakan α = 0,1 Penyelesaian: Data sampel n1=16 s1 = 9 n2 = 25 s2 = 12 Uji hipotesis H0 : σ1 = σ2 H1 : σ1 σ2 Tingkat signifikansi : α =0,1 Statistik uji : Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Kesimpulan: karena maka terima H0 artinya kawat yang dihasilkan kedua pabrik tersebut relatif sama
23 Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) 23
24 Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) (1) 24 Langkah-langkah pengujian hipotesis: H0 : H1 : tidak semua sama (paling tidak ada satu yang tidak sama) Tingkat signifikansi : α Data sampel :
25 Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) (2) 25 Statistik uji Daerah kritis (Daerah penolakan H0)
26 Latihan Soal Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) 26 Tabel berikut menunjukkan dampak yang terjadi akibat perubahan temperatur terhadap 3 jenis material Gunakan tingkat signifikansi 0,05 untuk menguji apakah probabilitas akan terjadi keretakan pada ketiga material akibat temperatur tersebut sama.
27 Penyelesaian(1) Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) 27 H0 : H1 : tidak semua sama (paling tidak ada satu yang tidak sama) Tingkat signifikansi 0,05 Data sampel
28 Penyelesaian(2) Uji Hipotesis untuk Kesamaan Beberapa Proporsi (Uji Independensi) 28 Statistik uji Daerah kritis (Daerah penolakan H0) Kesimpulan: karena maka terima H0 artinya kemungkinan terjadinya keretakan akibat perubahan temperatur pada ketiga jenis material sama
29 Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) 29
30 Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) (1) Langkah-langkah pengujian hipotesis: H0 : H1 : tidak semua sama (paling tidak ada satu yang tidak sama) Tingkat signifikansi : α Data sampel : 30
31 Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) (2) Statistik uji 31 dengan : Daerah kritis (Daerah penolakan H0) :
32 Latihan Soal Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) 32 Untuk menentukan apakah terdapat hubungan antara performansi karyawan dalam program training yang diadakan perusahaan terhadap keberhasilan perusahaan mereka dalam tugastugas pekerjaannya, diambil sampel sebanyak 400 karyawan. Hasilnya disajikan dalam tabel berikut: Gunakan α = 0,01 untuk menguji hal tersebut
33 Penyelesaian (1) Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) 33 H0 : à performansi dalam program training & keberhasilan dalam pekerjaan saling independen H1 : tidak semua sama (paling tidak ada satu yang tidak sama) Tingkat signifikansi : α = 0,01 Data sampel
34 Penyelesaian (2) Uji Independensi Untuk Tabel Contingency (r x c) 34 Statistik uji Daerah kritis (Daerah penolakan H0) : Kesimpulan : karena maka tolak H0 artinya performansi dalam program training dan keberhasilan dalam pekerjaan saling dependen
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 4 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Uji Hipotesis untuk Variansi/ Standard Deviasi 3 Uji Hipotesis untuk Variansi (1) 4 Data statistik
UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESIS UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI Uji Hipotesis untuk Proporsi Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel - p = Proporsi kejadian sukses dalam populasi - - Statistik
PENGUJIAN HIPOTESIS 1
PENGUJIAN HIPOTESIS 1 Pengertian Pengujian Hipotesis From: BAHASA YUNANI HUPO THESIS Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan yang disajikan sebagai bukti Hipotesis suatu pernyataan yang
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel Berukuran Besar 3 Uji Rata-rata untuk Sampel Berukuran
PENGUJIAN HIPOTESIS (2)
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 001.
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Goodness-of-Fit Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 4 Outline: Uji Dua Sample Uji Z Uji t Uji t gabungan (pooled t-test) Uji t berpasangan (paired t-test) Uji proporsi Uji Chi-Square Referensi: Johnson, R. A., Statistics
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 13 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik Non Parametrik 3 Uji Korelasi Urutan Spearman
STATISTIK NON PARAMETRIK (2)
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 12 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik
Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /
6. Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] Outline Pengertian dan Konsep Dasar Distribusi Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Proporsi Distribusi Sampling
PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (1) 1 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Pengertian Pengujian Hipotesis (1) 3 BAHASA YUNANI HUPO Lemah, kurang, di bawah THESIS Teori,
Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial
Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial 11 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Distribusi Gamma Distribusi Eksponensial 3 Distribusi Gamma Tidak selamanya
Distribusi Probabilitas Diskrit: Poisson
Distribusi Probabilitas Diskrit: Poisson 7.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Pendahuluan Pendekatan Binomial Poisson Distribusi Poisson Kapan distribusi
PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS HUPO From: BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau
KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS
KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS 5 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : [email protected] Blog : hbp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji Z: Proportional Populasi Uji Hipotesis 2 populasi: Uji Z Uji pooled t-test Uji paired t-test Referensi: Johnson, R. A., Statistics
Pengertian Pengujian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS Pengertian Pengujian Hipotesis HUPO BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan
Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik
Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik 4.3 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Distribusi Geometrik Distribusi Hipergeometrik Distribusi
Pengukuran Deskriptif
Pengukuran Deskriptif 2.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi
KORELASI LINIER BERGANDA
KORELASI LINIER BERGANDA 10 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline 3 Analisa Korelasi Untuk mengukur
Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /
Pengukuran Deskriptif 3 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi Pengukuran
ANALISIS KEMAMPUAN PROSES
ANALISIS KEMAMPUAN PROSES ì 11 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : [email protected] Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline ì ANALISIS
STATISTIK NON PARAMETRIK (1)
11 STATISTIK NON PARAMETRIK (1) Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Metode Statistik : Parametrik
Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /
Analysis of Variance (ANOVA) 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] Outline Kegunaan ANOVA 3 Kontrol investigator 1 atau lebih variabel independen Disebut dgn faktor
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Directional & Nondirectional test Langkah-langkah Uji Hipotesis Error dalam Uji hipotesis (Error Type I) Jenis Uji Hipotesis satu populasi
REGRESI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
REGRESI LINIER BERGANDA 9 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] Outline 03//04 Regresi Berganda : PENGERTIAN 3 Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan
KORELASI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
KORELASI LINIER BERGANDA 10 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline 3 Korelasi Linear Berganda Alat ukur mengenai hubungan yang terjadi antara variabel terikat
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Langkah-langkah Uji Hipotesis Jenis Uji Hipotesis satu populasi Uji Z Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability
Pengujian hipotesis. Mata Kuliah: Statistik Inferensial. Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: [email protected] 1 Hipotesis Hipotesis adalah suatu pernyataan mengenai nilai suatu parameter populasi yang dimaksudkan untuk pengujian
Uji Mengenai Variansi dan Proporsi. Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Mengenai Variansi dan Proporsi Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Variansi Beda uji hipotesis mengenai variansi dengan uji hipotesis mengenai rataan adalah pada parameter penduga, yaitu menggunakan
PETA KENDALI ATRIBUT. 6 Pengendalian Kualitas
PETA KENDALI ATRIBUT 6 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)
Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) Tjipto Juwono, Ph.D. May 3, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) May 2016 1 / 26 σ tidak diketahui, saling beda, sampel kecil Standard Deviasi Tidak Diketahui,
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah,, ST., MT UJI KERANDOMAN (RANDOMNESS TEST / RUN TEST) Uji KERANDOMAN Untuk menguji apakah data sampel yang diambil merupakan data yang acak / random Prosedur
Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif
Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi
PETA KENDALI ATRIBUT. 6 Pengendalian Kualitas
PETA KENDALI ATRIBUT 6 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
PETA KENDALI VARIABEL
PETA KENDALI VARIABEL 9 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : [email protected] Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut 13 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : [email protected] Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Rataan dari Satu Sampel yang Berasal dari Populasi Berdistribusi Normal, Variansi Diketahui Hipotesis
Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /
Teori Probabilitas 3.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Konsep Probabilitas Ruang Sampel Komplemen Kejadian Probabilitas Bersyarat Berapa peluang munculnya
BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG
BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG Bab ini akan membahas inferensi statistik terhadap mean suatu populasi sembarang dan proporsi suatu populasi dikotomi/binomial. Ukuran sampel random yang
PETA KENDALI VARIABEL
PETA KENDALI VARIABEL 9 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : [email protected] Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)
BAB 7: UJI HIPOTESIS (1) Uji hipotesis dilakukan untuk membuktikan kebenaran akan asumsi atas nilai parameter. Asumsi terhadap nilai parameter inilah yang kita sebut hipotesis. Untuk membuktikan benar/tidaknya
Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30
Pendugaan Parameter Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 13, 2015 Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, 2015 1 / 30 Pendugaan 1 Proses yang menggunakan sampel statistik untuk menduga
Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial
Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi Binomial Distribusi
Bab 5 Distribusi Sampling
Bab 5 Distribusi Sampling Pendahuluan Untuk mempelajari populasi kita memerlukan sampel yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Meskipun kita dapat mengambil lebih dari sebuah sampel berukuran n
Distribusi Probabilitas Diskret Teoritis
Distribusi robabilitas Diskret Teoritis Distribusi robabilitas Teoritis Diskret Distribusi seragam diskret (discrete uniform distribution) Distribusi hipergeometris (hypergeometric distribution) Distribusi
SESI 11 STATISTIK BISNIS
Modul ke: SESI 11 STATISTIK BISNIS Sesi 11 ini bertujuan agar Mahasiswa dapat mengetahui teori Hipoesa Sampel Besar statistik yang berguna sebagai alat analisis data Ekonomi dan Bisnis. Fakultas EKONOMI
Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya /
11 Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] / [email protected] www.debrina.lecture.ub.ac.id 1. Konsep Risiko & Ketidakpastian 2. Pengambilan keputusan
BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada Kabupaten Tapanuli Selatan yang
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada Kabupaten Tapanuli Selatan yang mempunyai jumlah peternak sapi IB dan non IB di tiga Kecamatan yaitu Kecamatan
BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )
BIOSTATISTIK UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA (20611003) NURTASMIA (20611022) SOBRI (20611027) : Tahapan-tahapan dalam uji hipotesis 1.Membuat hipotesis nol (H o ) dan hipotesis alternatif (H
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 5 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] Blog : hbp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Kualitas
Uji Hipotesa Dua Sampel
Uji Hipotesa Dua Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. April 19, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel April 2016 1 / 28 Membandingkan Dua Populasi Contoh 1 Apakah ada perbedaan jumlah rata-rata penjualan rumah oleh
Uji Statistik Hipotesis
Modul 8 Uji Statistik Hipotesis Bambang Prasetyo, S.Sos. D PENDAHULUAN alam Modul 7, Anda sudah diperkenalkan pada inferensi. yang mencakup estimasi dan uji hipotesis. Dalam Modul 7, Anda juga sudah belajar
Statistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik UJI FRIEDMAN (UJI X ) r X r UJI Friedman (uji ) Untuk k sampel berpasangan (k>) dengan data setidaknya data skala ordinal Sebagai alternatif dari analisis variansi dua arah bila
Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1
Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square /6/00 Pengujian Hipotesis Chi Square Digunakan untuk menguji apakah dua atau lebih proporsi sama. Pengujian beda proporsi hanya untuk populasi namun chi square
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),
Ayundyah Kesumawati. May 31, 2015
Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII May 31, 2015 Dalam praktek, pengujian hipotesis dapat mencakup lebih dari dua proporsi. Misalnya, persentase sejenis barang yang rusak 3 pabrik adalah sama (tidak
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
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
PEMODELAN KUALITAS PROSES
TOPIK 6 PEMODELAN KUALITAS PROSES LD/SEM II-03/04 1 1. KERANGKA DASAR Sampling Penerimaan Proses Produksi Pengendalian Proses MATERIAL PRODUK PRODUK BAIK SUPPLIER Manufacturing Manufacturing KONSUMEN PRODUK
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
Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya
1 Oleh : Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] www.debrina.lecture.ub.ac.id RPS ENGINEERING ECONOMY - WWW.DEBRINA.LECTURE.UB.AC.ID 2 RPS ENGINEERING ECONOMY
Oleh : Debrina Puspita Andriani, ST., M.Eng Teknik Industri Universitas Brawijaya
3 Oleh : Debrina Puspita Andriani, ST., M.Eng Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] www.debrina.lecture.ub.ac.id 1. Nilai Uang Dari Waktu 2. Perhitungan Bunga 1. Bunga Sederhana
Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah
Pengantar Uji Hipotesis Oleh Azimmatul Ihwah Hipotesis Merupakan pernyataan/dugaan mengenai parameter dari 1 atau lebih populasi. Misalnya seorang guru Kimia ingin mengetahui apakah metode pembelajaran
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
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen dengan desain posttest only control design, yaitu menempatkan subyek penelitian ke dalam
PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )
PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 ) misalnya: H 0 : µ = 100 H 1 : μ 100 atau H 1 : μ> 100 atau H 1 : μ< 100 PROSEDUR UMUM Langkah : tentukan
Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas
Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas 1. X = proporsi pelanggan yang menggunakan layanan penerbangan untuk keperluan bisnis. n = ukuran sampel, p = proporsi sampel yang menggunakan layanan penerbangan
UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10
UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL Chapter 10 Tujuan 1. Mendefinisikan hypothesis and hypothesis testing. 2. Menjelaskan lima tahapan prosedur uji hipotesis. 3. Membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua
(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)
ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun
Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)
Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova) Fungsi Uji : Untuk mengetahui perbedaan antara 3 kelompok/ perlakuan atau lebih Asumsi : Data berskala minimal interval Data berdistribusi Normal Varians data
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL
BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL Bab ini membahas inferensi statistik untuk mean dan variansi satu populasi normal berdasarkan sampel random berukuran kecil dan besar. Untuk membahas hal
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
KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:
KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: 1. Terminating simulation 2. Nonterminating simulation: a. Steady-state parameters b. Steady-state cycle parameters
BAB III METODE PENELITIAN. berhubungan langsung dengan permasalahan yang diteliti (Cooper dan
29 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam penelitian ini, jenis data yang digunakan data primer. Data primer merupakan data yang diperoleh secara
BAB 1 PENDAHULUAN 1-1
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada zaman sekarang ini, industri sudah berkembang sangat pesat seiring dengan perkembangan teknologi. Dengan adanya perkembangan teknologi tersebut, maka munculah
TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel.
TEORI PENDUGAAN Estimasi / Pendugaan Suatu pernyataan mengenai parameter populasi yang diketahui berdasarkan informasi sampel. Penduga atau Estimator Suatu statistik ti tik (harga sampel) yang digunakan
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
Metode Sampling 6.1. Debrina Puspita Andriani /
Metode Sampling 6.1 Debrina Puspita Andriani E-mail : [email protected] / [email protected] 2 Outline Populasi dan Sampel Metode Sampling Teknik Penentuan Jumlah Sampel Populasi dan Sampel 3 Populasi
Pengujian Hipotesa Dua Sampel
Pengujian Hipotesa Dua Sampel OUTLINES 1. Pengujian hipotesa bahwa mean dari dua populasi independen yang standard deviasinya diketahui adalah sama. Melakukan pengujian hipotesa bahwa dua proporsi populasi
ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Masuknya globalisasi ke Indonesia, ditandai dengan meningkatnya persaingan yang ketat. Dalam dunia usaha, proses produksi merupakan salah satu kegiatan yang mempengaruhi kelangsungan hidup perusahaan,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah suatu kerangka yang memuat langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Pada bagian ini akan dijelaskan secara
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji t Uji Proportional Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 2001. Walpole, R.E.,
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Oleh : Debrina Puspita Andriani, ST., M.Eng Teknik Industri Universitas Brawijaya
4 Oleh : Debrina Puspita Andriani, ST., M.Eng Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : [email protected] www.debrina.lecture.ub.ac.id O 1. Gradien a. Gradien Aritmatik b. Gradien Geometrik 2. Bunga
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
BAB III METODE PENELITIAN
1 Ý = + XY BAB III bx + e METODE PENELITIAN 1. Tempat dan Waktu Penelitian 1.1. Tempat Penelitian Adapun yang menjadi lokasi penelitian adalah di PT. Sinar Galesong Pratama Cabang Gorontalo yang beralamatkan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang pengetahuan,
PENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura
PENGUJIAN HIPOTESIS Nurwahyu Alamsyah, S.Kom [email protected] wahyualamsyah.wordpress.com HIPOTESIS Berasal dari bahasa Yunani, Hupo (lemah) dan Thesis (teori). Jadi hipotesis dapat diartikan sebagai suatu
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
SEBARAN PENARIKAN CONTOH
STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean
Hipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan
PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis : Merupakan suatu asumsi atau anggapan yang bisa benar atau bisa salah mengenai sesuatu hal, dan dibuat untuk menjelaskan sesuatu hal tersebut sehingga memerlukan pengecekan
ANALISIS DATA KATEGORIK
ANALISIS DATA KATEGORIK 7.1 Uji Independensi Khi Kuadrat Adakalanya kita menjumpai data yang bersifat kategorikal. Yang dimaksud dengan kategorikal di sini adalah data terkelompokkan berdasarkan kategori
PERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA
PERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA Uji beda dua rata-rata sampel berpasangan (Paired test) Dibutuhkan untuk mencek perbedaan yang bermakna antara dua nilai rata-rata ketika sampel-sampel tersebut
BAB IV HASIL PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
43 BAB IV HASIL PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Untuk memberikan gambaran umum mengenai distribusi data yang diperoleh di lapangan, maka data yang dideskripsikan menggunakan teknik statistik
