BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL

dokumen-dokumen yang mirip
BAB VII Inferensi Statistik Dua Populasi Normal

BAB IV INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI SEMBARANG

BAB VI INFERENSI STATISTIK DUA POPULASI SEMBARANG

Statistika (MMS-1403)

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

Minggu VIII dan IX PERBANDINGAN MEAN DUA POPULASI NORMAL MULTIVARIAT

MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER

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

Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah

Regresi Linier Berganda

UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya

Pengertian Pengujian Hipotesis

Bab 5 Distribusi Sampling

Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL

Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 4.1 Analisis Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk. Tabel. 4.1 Data Laporan Keuangan PT Mayora Indah Tbk.

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) SASARAN BELAJAR

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).

STATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTIK PERTEMUAN X

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

STATISTIK PERTEMUAN VII

Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)

RENCANA MUTU PEMBELAJARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

DISTRIBUSI SAMPLING. Berdistribusi normal dengan rataan. Dan variasi

Statistika (MMS-1001)

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. distribusi frekuensi skor responden untuk masing-masing variabel dan pengolahan statistik

Variansi dan Kovariansi. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

statistika untuk penelitian

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

Dasar-dasar Statistika Nonparametrik

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

III. METODE PENELITIAN. Metode dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODE PENELITIAN

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP

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

BAB IV ANALISIS PENGARUH VARIASI PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA SMP NEGERI 3 PEKALONGAN

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

Dalam estimasi, uji hipotesis adalah prosedur dalam membuat inferensi tentang populasi 11.2

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /

PERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA

BAB II LANDASAN TEORI

Statistika (MMS-1403)

Uji Hipotesa. Arna Fariza. Materi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

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

ANALISIS REGRESI LINEAR

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

PENGUJIAN HIPOTESIS (2)

BAB IV HASIL PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

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

Apa itu suatu Hypothesis?

Sri Subanti TEORI PELUANG SEBELAS MARET UNIVERSITY PRESS. iii

METODA REPLIKASI PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1

BAB 3 METODE PENELITIAN

Statistika (MMS-1001)

ESTIMASI INTERVAL. (INTERVAL ESTIMATION) Minggu ke Prof. Dr. Sri Haryatmi, M. Sc. Universitas Gadjah Mada

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /

Dalam estimasi, uji hipotesis adalah prosedur dalam membuat inferensi tentang populasi 11.2

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN

STATISTIKA MATEMATIKA

Siklus Pengambilan Keputusan

4. Mahasiswa mampu melakukan estimasi parameter, melakukan uji hipotesis statistic serta estimasi interval. Diskripsi Singkat MK

BAB III METODE PENELITIAN. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) 32 Provinsi di Seluruh

PENGARUH KONSENTRASI BELAJAR DAN KREATIVITAS BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR AKUNTANSI SISWA KELAS XI IPS DI SMA MUHAMMADIYAH 1

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

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

terdahulu masuk, dengan demikian persediaan akhir di nilai menurut harga pembelian barang yang terakhir masuk. Data metode persediaan ini

Transkripsi:

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 tersebut diperlukan beberapa distribusi sampling statistik. 5.1. Beberapa Distribusi Sampling Statistik Teorema 5.1 Jika X1,...,X n adalah sampel random berasal dan populasi normal dengan mean dan variansi 2 maka variabel random berdistribusi normal standar N(0,1). Teorema 5.2 (distribusi t) Jika X1,...,X n adalah sampel random berasal dari populasi normal dengan mean dan variansi 0-2 maka variabel random berdistribusi t dengan derajat bebas (n-1) Distribusi ini digunakan untuk Inferensi mean populasi normal dengan ukuran sampel (n) kecil (n<30) dan tidak diketahui. Untuk n yang semakin besar maka distribusi t ini akan mendekati distribusi normal Teorema 5.3 (Distribusi Chi-Kuadrat) Diketahui Y 1, Y 2,, Y k adalah variable random yang berdistribusi normal standar yang independen satu dengan yang lain. Distribusi probabilitas variable random berdistrbusi Chi-Kuadrat berderajat bebas k dengan mean E( 2 ) =k dan variansi var( 2 ) = 2k Universitas Gadjah Mada 1

Teorema 5.4 Apabila sampel sampel random berukuran n diambil dari suatu populasi yang berdistribusi normal dengan mean dan variansi 2 makavariabel random berdistribusi chi-kuadrat dengan derajat bebas n-1. Teorema 5.5 Apabila sampel sampel random berukuran n diambil dari suatu populasi yang berdistribusi normal dengan mean dan variansi 2 maka variable random berdistribusi normal standar N(0,1) untuk n besar. 5.2. Inferensi Statistik Untuk Mean Populasi Normal Estimasi Interval Mean Populasi Normal Misalkan X 1, X 2,..., X n adalah sampel random yang diambil dari populasi normal dengan mean,u dan variansi 6 2 maka Interval Konfidensi (1-a) 100% untuk µ adalah a. Bila 2 diketahui maka menurut teorema 5.1 diperoleh dengan nilai Z /2 diperoleh dari tabel distribusi normal standar ( tabel 4 ) b. Bila 2 tidak diketahui maka menurut teorema 5.2 diperoleh dengan nilai t n-1; /2 diperoleh dari tabel distribusi t ( tabel 5 ) c. Bila 2 tidak diketahui dan n besar maka menurut teorema limit pusat diperoleh Universitas Gadjah Mada 2

dengan nilai Z /2 diperoleh dari tabel distribusi normal standar ( tabel 4 ) Contoh 5.1 Suatu unit kontrol dari suatu perusahaan logam ingin melihat kekuatan dari suatu jenis logam Baru. Dari 15 sampel diperoleh mean 39,3 dan standar deviasi standar 2,6. Dengan mengasumsikan bahwa kekuatan logam itu berdistribusi normal, hitung interval konfidensi 90% untuk mean kekuatan logam tersebut. Jawab: Diketahui : n=15; x =39,3 ; s=2,6 dan =0,10 Dari tabel distribusi t diperoleh t 14,0,05=1,761, sehingga kits dapatkan interval konfidensi 90% untuk mean kekuatan logam adalah dengan atau 38,12 40,48 Uji Hipotesis Untuk Mean Populasi Normal Ingin dilakukan pengujian apakah mean ( ) dari suatu populasi normal sama dengan o (konstanta) berdasarkan sampel random berukuran n. Langkah uji hipotesisnya dapat diurutkan sebagai berikut. 1. Hipotesis 2. Diambil tingkat signifikansi a 3. Statistik penguji Universitas Gadjah Mada 3

4. Daerah Kritik : daerah dimana Ho di tolak (H 1 di terima). Nilai kritiknya dapat dilihat pada tabel yang disesuaikan dengan statistik pengujinya. 5. Kesimpulan. Contoh 5.2: Seorang peneliti ingin mengetahui apakah rata-rata banyaknya bekteri per unit volume pada suatu air danau masih berada dibawah batas aman yaitu 200 bakteri/per unit volume. Dari sampel sebanyak 10 diperoleh rata rata 194,8 bakteri/per unit volume dengan deviasi standar s=13,14 bakteri/per unit volume. Dengan asumsi data berasal dari populasi normal, apakah data menunjukkan bahwa banyak bakteri masih dibawah batas aman? ( =0,01) Jawab: Disini ukuran sampel kecil sehingga kita gunakan uji t diatas. 1. Hipotesis 2. Diambil tingkat signifikansi a=0,01 Universitas Gadjah Mada 4

3. Statistik penguji karena a tidak diketahui maka digunakan 3. Daerah kritis Hitungan: dari data diperoleh 4. Kesimpulan Karena t >- t (9,0,01) maka H o tidak di tolak, berarti fakta tidak cukup kuat untuk mendukung pernyataan bahwa air danau masih di bawah ambang batas. 5.3. Inferensi Untuk Variansi Populasi Normal Estimasi Interval Variansi Populasi Normal Berdasarkan Teorema 5.4 dapat diturunkan interval kondidensi (1- )100% untuk ² melaui sehingga diperoleh Interval Konfidensi (1- ) 100% untuk ² dengan dengan nilai diperoleh dari tabel chi-kuadrat (tabel 6). Untuk n yang cukup besar maka perlu digunakan Teorema 5.5, diperoleh Interval Konfidensi (1- a) 100% untuk a 2 adalah dengan Universitas Gadjah Mada 5

Contoh 5.3: Ingin di uji keandalan suatu jenis jam tangan. Diambil sampel berukuran 10 dari jenis jam tangan tersebut, dan kemudian diukur perbedaan waktu dari jam jam tersebut dengan jam standar, dan diperoleh data rata rata 0,7 detik dan standar deviasi 0,4 detik. Dengan asumsi data berdistribusi normal, hitung interval konfidensi 90% untuk deviasi standar selisih jam tangan dengan jam standar. Jawab: Diketahui : Dari tabel chi-kuadrat diperoleh sehingga interval konfidensi 90% untuk 2 adalah Universitas Gadjah Mada 6

Uji Hipotesis Untuk Variansi Populasi Normal Langkah langkah untuk uji hipotesis adalah sebagai berikut 1. Hipotesis 2. Ditentukan tingkat signifikansi a 3. Statistik penguji 4. Daerah Kritik Disini dihitung dan table chi-kuadrat dan x 2 adalah nilai statistik yang dihitung dan sampel Universitas Gadjah Mada 7

5. Kesimpulan Contoh 5.4: Suatu mesin pembuat uang dikatakan masih balk jika mampu memproduksi uang logam dengan standar deviasi 0,025. Ujilah apakah mesin itu masih balk bile sampel 20 uang logam mempunyai standar deviasi 0,030, dengan mengasumsikan bahwa berat uang logam berdistribusi normal (a=0,05) Jawab: Diketahui : n=20; s=0,030 dan a =0,05 1. 1. Hipotesis 2. Ditentukan tingkat signifikansi a=5% 3. Statistik penguji 4. Daerah Kritik Hitungan: Dari data didapat 5. Kesimpulan Disini terlihat bahwa statistik penguji tidak masuk dalam daerah kritik, yakni H o tidak ditolak. Dengan kata lain, dapat disimpulkan bahwa mesin tersebut masih baik. Universitas Gadjah Mada 8

Latihan 1. Untuk menguji pengaruh pupuk baru terhadap hasil kacang tanah, sebidang tanah dibagi menjadi 42 petak kecil yang sama luasnya. Pengaruh-pengaruh lain seperti air, sinar matahari, kegemburan tanah dan sebagainya dianggap sama. Pupuk baru digunakan pada tanaman kacang sebanyak 21 petak, sedangkan sisanya dengan pupuk lama, diperoleh hasil sebagai berikut: a) Dengan tingkat signifikansi 1%, apakah dapat disimpulkan bahwa pupuk Lama menghasilkan rata-rata berat kacang tanah kurang dari 30 kg? b) Dengan tingkat signifikansi 1%, apakah dapat disimpulkan bahwa pupuk Baru menghasilkan rata-rata berat kacang tanah Iebih dari 30 kg? c) Hitunglah interval konfidensi 95% untuk rata-rata berat kacang hasil panen dengan menggunakan pupuk baru. d) Hitunglah interval konfidensi 90% untuk vanansi kacang hasil panen dengan menggunakan pupuk lama. Universitas Gadjah Mada 9