Pengantar Statistika Bab 1

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

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

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

Penyusunan Hipotesa : 1. : µ 1 = µ 2 : µ 1 µ 2 2. : µ 1 µ 2 : µ 1 > µ 2 3. : µ 1 µ 2 : µ 1 < µ 2 Apabila data yang diambil dari hasil eksperimen, maka

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

STUDI EVALUASI KETERLAMBATAN WAKTU PERJALANAN KERETA API TURANGGA DAN MUTIARA SELATAN BANDUNG SURABAYA p.p.

PENGUJIAN HIPOTESA #1

SESI 11 STATISTIK BISNIS

QUIZ AKHIR SEMESTER GANJIL 2004/2005 TULISKAN PADA LEMBAR JAWABAN ANDA :

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

MODUL DISTRIBUSI T. Objektif:

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Analisis Pengaruh Kepuasan Konsumen Serta Dampaknya

Pokok Bahasan: Chi Square Test

DISTRIBUSI SAMPLING besar

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

PENGUJIAN HIPOTESIS. 100% - 5 % = 95% (Ho di terima) 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak ) - Zα 0 Zα

PERTEMUAN KE 2 HIPOTESIS

pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

DISTRIBUSI NORMAL. RatuIlmaIndraPutri

PENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

UJI HIPOTESIS DALAM SATU POPULASI MINGGU VII

Pengujian hipotesis. Mata Kuliah: Statistik Inferensial. Hipotesis

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

Estimasi dan Confidence Interval

PENGUJIAN HIPOTESIS O L E H : R I A N D Y S Y A R I F

Uji Hipotesa Satu Sampel

BAB 2 LANDASAN TEORI

UJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F

BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA- RATA. Oleh : Riandy Syarif

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

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ-

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

BAGAIMANA CARA MENGATASI KASUS TERSEBUT? JAWAB: MELAKUKAN UJI HIPOTESIS

STATISTIK PERTEMUAN X

5. Fungsi dari Peubah Acak

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

Estimasi dan Confidence Interval

6.1 Distribusi Chi Kuadrat Gambar distribusi Chi kuadrat. α Jika x berdistribusi χ 2 (v) dengan v = derajat kebebasan = n 1 maka P (c 1.

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

ANALYSIS OF VARIANCE

Pengertian Pengujian Hipotesis

Dinotasikan dengan Ho Penulisan, Ho : µ = suatu angka numerik Ditulis dengan tanda =, walaupun maksudnya adalah, ataupun

PENGUJIAN HIPOTESIS. Konsep: Dua macam kekeliruan. Pengujian hipotesis.

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

PENGUJIAN HIPOTESIS 2

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

PENGUJIAN HIPOTESIS. Langkah-langkah pengujian hipótesis statistik adalah sebagai berikut :

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

KURVA NORMAL. (Sumber: Buku Metode Statistika tulisan Sudjana)

Uji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Hipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan

DISTRIBUSI NORMAL. Fitri Yulianti

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

OUT LINE. Distribusi Probabilitas Normal. Pengertian Distribusi Probabilitas Normal. Distribusi Probabilitas Normal Standar

HAND OUT PEMBELAJARAN

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI

Statistik Non Parametrik

Uji Hipotesa Satu Sampel

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

BAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT)

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

Hipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya

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

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

Statistika Psikologi 1

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

BAB 9 DISTRIBUSI PELUANG KONTINU

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi

MODUL 4 Latihan KB Peluang minimal muncul gambar dalam dua kali lemparan! 2. Peluang (putih) dalam kasus sepuluh bola di dalam suatu wadah

Analisis of Varians (Anova) dan Chi-Square. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi:

BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESA SAMPEL KECIL 1 Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 DEFINISI Pengertian Sampel Kecil Sampel kecil yang jumlah sampel kurang dari 30, maka nilai standar deviasi (s) berfluktuasi relatif besar, sehingga nilai uji Z (Z = - X X /σ n) tidak bersifat normal. Oleh karena itu, untuk sebaran distribusi sampel kecil dikembangkan suatu distribusi khusus yang dikenal sebagai distribusi t atau t-student. Nilai-nilai distribusi t dinyatakan sebagai berikut: Di mana: t μ X s n : Nilai distribusi t : Nilai rata-rata populasi : Nilai rata-rata sampel : Standar deviasi sampel : Jumlah sampel t ( μ) s n = X 2 1

Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 CIRI-CIRI DISTRIBUSI t-student a. Distribusi t-student seperti distribusi Z merupakan sebuah distribusi kontinu, di mana nilainya dapat menempati semua titik pengamatan. b. Distribusi t-student seperti distribusi Z berbentuk genta atau lonceng dan simetris dengan nilai rata-rata sama dengan 0. c. Distribusi t-student bukan merupakan satu kurva seperti kurva Z, tetapi keluarga dari distribusi t. Setiap distribusi t mempunyai rata-rata hitung sama dengan nol, tetapi dengan standar deviasi yang berbeda-beda, sesuai dengan besarnya sampel (n). Ada distribusi t untuk sampel berukuran 2, yang berbeda dengan distribusi untuk sampel sebanyak 15, 25 dan sebagainya. Apabila sampel semakin besar maka distribusi t akan mendekati normal. 3 Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 SEMAKIN BANYAK SAMPEL MENDEKATI NORMAL Distribusi Z Distribusi t, v= n - 1= 25 Distribusi t, v= n- 1= 15 Distribusi t, v= n - 1= 2 0 4 2

Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 PERBEDAAN ANTARA SKALA Z DAN SKALA T Distribusi Z Daerah penolakan Taraf nyata 5% Daerah tidak menolak Ho 1,645 Skala Z Distribusi t Daerah penolakan Taraf nyata 5% Daerah tidak menolak Ho 2,042 Skala t 5 PerbedaanDistribusit danz Distribusi t mempunyai nilai kritis yang lebih besar dibandingkan distribusi Z. Hal ini terjadi karena distribusi t mempunyai standar deviasi yang lebih besar dibandingkan dengan distribusi Z 6 3

Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 TAHAP MENGUJI RATA-RATA HITUNG POPULASI Tahap menguji rata-rata hitung populasi dalam sampel kecil: (a) Merumuskan hipotesa nol dan hipotesa alternatif (H 0 dan H 1 ), (b) Menentukan taraf nyata apakah 1%, 5% atau pada taraf lainnya serta mengetahui titik kritis berdasarkan pada tabel t-student, (c) Menentukan uji statistik dengan menggunakan rumus uji-t, (d) menentukan daerah keputusan yaitu daerah tidak menolak H 0 dan daerah menolak H 0, dan (e) Mengambil keputusan untuk menolak dan menerima dengan membandingkan nilai kritis taraf nyata dengan nilai uji-t. 7 Contoh Selama kurun waktu Agustus 2003, harga saham perusahaan berbasis pertanian di BEJ adalah Rp 354 per lembar. Untuk melihat bagaimana kinerja saham perusahaan berbasis pertanian di pasar modal, maka diambil 4 sampel yang terdiri 1 perusahaan perkebunan, peternakan, perikanan dan kehutanan. Dari 4 perusahaan tersebut diketahui bahwa harga rata-rata sahamnya mencapai Rp 272 per lembar dengan standar deviasi Rp 260. Pada taraf 1%, apakah harga saham perusahaan berbasis pertanian mengalami penurunan, atau perbedaan selisih yang terjadi karena faktor kebetulan saja? 8 4

Jawab: 1. Perumusan hipotesa: H 0 : μ 354 H 1 : μ <354 Tanda < pada H 1 menunjukkan uji satu arah (one tail) 2. Menentukan taraf signifikansi (α) yaitu 1% Untuk menentukan titik kritis digunakan tabel t- student. Pada t-student diketahui α = 1%, derajat bebas v=n-1. Jumlah n=4, jadi v=4-1=3. Berdasarkan t-tabel diperoleh nilai 4,541. 9 3. Melakukan uji statistik t dengan rumus sebagai berikut: ( x μ) (272 354) t = = = 0,63 ( s / n) (260 / 4) 4. Menentukan daerah keputusan dengan nilai kritis -4,541. 5. Nilai t hitung berada di dalam daerah tidak menolak H 0. Berarti pada taraf signifikansi 1% harga rata-rata saham perusahaan berbasis pertanian tidak mengalami penurunan nyata 10 5

Contoh 2 Kereta api eksekutif untuk jurusan Cirebon, Yogyakarta dan Surabaya berjumlah 24 unit. Harga rata-rata tiket sebesar Rp 253.000. Akibat dari banyaknya perusahaan penerbangan maka terjadi persaingan. Agar penumpang KA tidak turun drastis, manajemen KA eksekutif memberikan diskon. Setelah diberlakukan diskon, diambil sampel secara acak terhadap 16 jenis tiket. Ternyata harga rata-ratanya sebesar Rp 212.000 dan standar deviasinya Rp 46.000. Apakah penurunan tarif tersebut berbeda nyata dengan sebelumnya pada taraf signisikansi 5%? 11 Jawab: 1. Perumusan hipotesa: H 0 : μ = 253 H 1 : μ 253 Tanda pada H 1 menunjukkan uji dua arah (two tail) 2. Menentukan taraf signifikansi (α) yaitu 5% Untuk menentukan titik kritis digunakan tabel t- student. Pada t-student diketahui α = 5%, derajat bebas v=n-1. Jumlah n=16, jadi v=16-1=15. Berdasarkan t-tabel diperoleh nilai 2,131. 12 6

3. Melakukan uji statistik t dengan rumus sebagai berikut: ( x μ) (212 253) t = = = 3,57 ( s / n) (46 / 16) 4. Menentukan daerah keputusan dengan nilai kritis -2,131. 5. Nilai t hitung berada di dalam daerah menolak H 0 pada α=5%. Berarti pada taraf signifikansi 5% harga rata-rata tiket KA eksekutif terdapat perbedaan yang signifikan (nyata) dari sebelumnya 13 Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 CIRI DISTRIBUSI F 1. Distribusi F lebih mirip dengan distribusi t, yaitu mempunyai keluarga distribusi F. df(5,5) df(20,7) df(29,28) Pada gambar di atas terlihat bahwa distribusi dengan derajat bebas pembilang 5 dan penyebut 5 yang ditulis df(5,5) mempunyai distribusi F yang berbeda dengan distribusi df(20,7) dan df(29,28). 14 7

Pengujian Hipotesa Sampel Kecil 4 CIRI DISTRIBUSI F 2. Distribusi F tidak pernah mempunyai nilai negatif sebagaimana pada distribusi Z. Distribusi Z mempunyai nilai positif di sisi kanan dan negatif sisi kiri nilai tengahnya. Distribusi F seluruhnya adalah positif atau menjulur ke positif (positively skewed) dan merupakan distribusi kontinu yang menempati seluruh titik di kurva distribusinya. 3. Nilai distribusi F mempunyai rentang dari tidak terhingga sampai 0. Apabila nilai F meningkat, maka distribusi F mendekati sumbu X, namun tidak pernah menyentuh sumbu X tersebut. 4. Distribusi F juga memerlukan syarat yaitu: (a) populasi yang diteliti mempunyai distribusi yang normal, (b) populasi mempunyai standar deviasi yang sama, dan (c) sampel yang ditarik dari populasi bersifat bebas serta diambil secara acak. 15 8