Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom.

dokumen-dokumen yang mirip
Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom.

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

16-Aug-15. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

Mis. Memilih sejumlah pelat sbg SAMPEL lalu diukur diameternya masing-2. untuk menduga diameter rata-2 dari SELURUH pelat baja industri baja

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

OLEH RATU ILMA INDRA PUTRI

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

MK Statistik Bisnis 2 MultiVariate. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

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

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

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

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

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

PENGUJIAN HIPOTESIS RATA- RATA. Oleh : Riandy Syarif

PENGUJIAN HIPOTESIS (2) Debrina Puspita Andriani /

Pengujian Hipotesis - Sipil Geoteknik 2013 PENGUJIAN HIPOTESIS. Dr. Vita Ratnasari, M.Si 02/10/2013

Pengertian Pengujian Hipotesis

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

Lab. Statistik - Kasus 1. Lab. Statistik Kasus 2. Lab. Statistik Kasus 3

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)

UJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test

Hipotesis (Ho) Benar Salah. (salah jenis I)

BAHAN KULIAH. Konsep Probabilitas Probabilitas Diskrit dan Kontinyu

PENGUJIAN HIPOTESIS (2)

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

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

Bab 5 Distribusi Sampling

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

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

Analysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

STK 211 Metode Statistika PENGUJIAN HIPOTESIS

PERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA

Uji Mengenai Variansi dan Proporsi. Oleh Azimmatul Ihwah

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

DISTRIBUSI SAMPLING besar

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

PENGUJIAN HIPOTESIS (3)

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI

STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Sampling. Distribusi Sampling

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

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

Pengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin

STMIK KAPUTAMA - BINJAI

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

Pertemuan 13 &14. Hipotesis

RELIABILITAS & FUNGSI HAZARD. 05/09/2012 MK. Analisis Reliabilitas Darmanto, S.Si.

BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)

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

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /

STUDI TUNDAAN PADA PUTARAN DI DEPAN GERBANG TOL CILEUNYI

sdc/2 STMIK MI, SI & TI/_Statistik Dasar HW/ probabilitas, peluang bisnis, cita-cita & harapan

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA POLA DATA CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG

Pengujian hipotesis. Mata Kuliah: Statistik Inferensial. Hipotesis

PENGUJIAN HIPOTESA #1

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)

Tito Adi Dewanto (tito math s blog) Universitas Terbuka

UTILISASI SARANA/FASILITAS

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

STK 511 Analisis statistika. Materi 6 Pengujian Hipotesis

ESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1

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

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB V INFERENSI STATISTIK SATU POPULASI NORMAL

BAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM)

BAB III METODE PENELITIAN. eksperimen tersebut pre experimental designs (Notoatmodjo, 2010). 01 X 02

PENGUJIAN HIPOTESIS (3) Debrina Puspita Andriani /

awal dapat dilihat pada tabel berikut:

BAB III METODE PENELITIAN. Saryono, 2010, p.84) dengan menggunakan rancangan cross sectional atau

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

Statistika (MMS-1403)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

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

Uji Hipotesa Dua Sampel

BAB III METODE PENELITIAN

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

STATISTIK PERTEMUAN XI

PERTEMUAN KE 2 HIPOTESIS

BAB III LANDASAN TEORI

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia

STATISTIK NON PARAMETRIK (1)

RANCANG BANGUN ANTENA SLOT WAVEGUIDE 2,4 GHZ. Reza Farizqi 1,Mudrik Alaydrus 2 1,2

PENGUJIAN HIPOTESIS. Daerah penolakan. luas KED

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

Transkripsi:

Contoh [D] : EBright & ELight Importir lampu pijar dg merk EverBright & EverLight, ingin mengetahui ada atau tidak adanya perbedaan secara nyata antara kedua merk tsb dalam hal usia rata-rata. Secara random dipilih 50 unit merk EverBright 50 unit merk EverLight. Usia rata-rata merk EverBright 1208 jam & Usia rata-rata merk EverLight 1282 jam. Dengan menduga standar deviasi populasi EverBright 94 jam & EverLight 80 jam, yakinkah importer tsb bahwa usia rata-rata keduanya nyata berbeda? Jawab [D] : EBright & ELight 1. H 0 : μ 1 = μ 2 atau H 0 : μ 1 - μ 2 = 0. H 1 : μ 1 μ 2 atau H 0 : μ 1 - μ 2 0 2. α = 5% Z α/2 = 1,96 3. Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) మ మ మ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 24

Jawab [D1] : EBright & ELight [DT] Cara #1 [DT] Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 25

Jawab [D2] : EBright & ELight [DS1] Cara #2 [DS1] Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) మ మ మ 1,96 = (௫ 1282) 0 వర మ ఱబ బమ ఱబ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Jawab [D2] : EBright & ELight [DS2] Cara #3 [DS2] Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) మ మ మ 1,96 = (1208 ௫ మ) 0 వర మ ఱబ బమ ఱబ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 27

[E]. Pengujian parameter Selisih Rata-rata, H 0 : μ 1 = μ 2 atau H 0 : μ 1 - μ 2 = 0 dg varian populasi σ 2 ଶ diketahui. Dan, varians ଵ ଶ ଶ ଶ, sehingga standart deviasinya ଵ ଶ Nilai z : z = ( మ ) (μ 1 μ 2 ) మ Daerah Kritis pengujian 2 arah : ( మ ) (μ 1 μ 2 ) > Zα/2 & ( మ ) (μ 1 μ 2 ) < - Zα/2 Daerah Kritis pengujian 1 arah : ganti Z α/2 dg Z α Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 28

Soal [E] : Teknisi Dua teknisi observasi hasil rata-rata penggunaan mesin gergaji kayu. Teknisi A melakukan 72 observasi & memperoleh rata-rata 120 lembar kayu. Teknisi B melakukan 80 observasi & memperoleh rata-rata 115 lembar kayu. Deviasi standar populasi kurang lebih sama sebesar 40 lembar. Apakah selisih antara kedua hasil rata-rata tsb benar-benar berbeda? Jawab [E] : Teknisi Sampel 1 : n 1 = 72 ; ଵ Sampel 2 : n 2 = 80 ; ଶ s = 40 1. H 0 : μ 1 = μ 2 atau H 0 : μ 1 - μ 2 = 0. H 1 : μ 1 μ 2 atau H 0 : μ 1 - μ 2 0 2. α = 5% Z α/2 = 1,96 3. Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) ఙ. మ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 29

Jawab [E] : Teknisi Cara #1. [DT] Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 30

Jawab [E] : Teknisi Cara #2 [DS1] Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) ఙ. మ Û 1,96 = (௫ 115) 0 ସ. ళమ బ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 31

Jawab [E] : Teknisi Cara #3 [DS2] Z α/2 = (௫ ௫ మ) (μ 1 μ 2 ) ఙ. మ Û 1,96 = (120 ௫ మ) 0 ସ. ళమ బ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 32

[F]. Pengujian Selisih Proporsi H 0 : p 1 = p 2 atau H 0 : p 1 - p 2 = 0. H 1 : p 1 p 2 atau H 1 : p 1 - p 2 0. Maka, Statistik Uji : z = ( మ ) ( మ ).(ష ) మ.(ష మ ) మ Dg daerah kritis ( మ ) ( మ ).(ష ) మ.(ష మ ) మ > +z α/2 & ( మ ) ( మ ).(ష ) మ.(ష మ ) మ < -z α/2 2-ways Daerah Kritis pengujian 1 arah : ganti Z α/2 dg Z α Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 33

Soal [F] : Sabun Harum Penelitian ttg minat thd Sabun HARUM dikenakan pada 200 keluarga konsumen. Berdasarkan pendapatan, konsumen dibagi 2 golongan. Golongan pertama, yg golongan MAMPU meliputi 30% dari seluruh konsumen. Golongan kedua, yg golongan TAK-MAMPU meliputi 70% dari seluruh konsumen. Dari golongan pertama, 40 orang SUKA sabun Harum. Sedangkan Dari golongan kedua, 80 orang SUKA sabun Harum. Adakah alasan guna menyangsikan hipotesis bahwa proporsi kedua golongan yg menyukai sabun Harum adalah SAMA atau TIDAK-BERBEDA secara nyata! Skema : Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 34

Jawab [F] : Sabun Harum Proporsi Gol 1 : x suka = 40 ; n 1 = 60 1 = 40/60 = 0,667 Proporsi Gol 2 : x suka = 80 ; n 2 = 140 2 = 80/140 = 0,571 1. H 0 : p 1 = p 2 atau H 0 : p 1 - p 2 = 0. H 1 : p 1 p 2 atau H 0 : p 1 - p 2 0 2. α = 5% Z α/2 = 1,96 Batas kritis. 3. Z α/2 = Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 35

Jawab [F] : Sabun Harum [DT] Z h = ( మ ) ( మ ).(ష ) మ.(ష మ ) మ =,,ହଵ బ,లలళ.(షబ,లలళ) బ,ఱళ.(షబ,ఱళ) లబ రబ = 1,289716 Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 36

Jawab [F] : Sabun Harum [DS1] Z α/2 = ሺ మ ሻ ሺ మ ) Ǥሺష ) మǤሺష మ ) మ 1,96 = ǡ మ బǡలలళǤሺషబǡలలళሻ బǡఱళǤሺషబǡఱళሻ లబ రబ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 37

Jawab [F] : Sabun Harum [DS2] Zα/2 = ሺ మሻ ሺ మ) 1,96 = ) Ǥሺష ) Ǥሺష మ మ మ ǡହ ଵସ బǡలలళǤሺషబǡలలళሻ బǡఱళǤሺషబǡఱళሻ లబ రబ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 38

[G]. Pengujian parameter Rata-rata, H0 : μ = μ0 dg varian populasi σ2 tidak diketahui Statistik Uji : t = ௫ ఓబ Dg daerah kritis ௫ ఓబ ೞ ೞ > +t (α /2,df) & Soal [G] : Mesin Stensil RONEO ௫ ఓబ ೞ < -t (α /2,df) dg df = n - 1 Secara hipotesis, mesin stencil Roneo dapat menstencil 6500 helai kertas per-jam. Perusahaan ingin membuktikan kebenran hipotesis tsb. Di observasi dg menggunakan 12 mesin stencil Roneo : 6000 5900 6200 6200 5500 6100 5800 6400 6500 5400 6200 6700. Adakah alasan untuk mempercayai hipotesis tsb? Jawab [G] : Mesin Stensil RONEO Populasi/Dulu : N = tidak ada ; μ = 6500 ; σ = tidak ada ; Sampel/Sekarang : n = 12 ; = 6075 ; s = 384,06 ; Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 39

Jawab [G] : Mesin Stensil RONEO [DT&DS] Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 40

[H]. Pengujian parameter Selisih Rata-rata, H0 : μ1 = μ2 atau H0 : μ1 - μ2 = 0 dg varian populasi σ2 ଶ ଶ diketahui. Dan, varians ଵଶ, sehingga standart deviasinya ଵ ଶ ଶ Nilai t : t = ( మ) (μ1 μ2) మ మ మ మ Daerah Kritis pengujian 2 arah : (௫ ௫ మ) (μ1 μ2) &.௦మ మ.௦మమ. (௫ ௫ మ) (μ1 μ2).௦మ మ.௦మమ.. మ.( మ ଶ) distribusi t dg df = n1 + n2-2 మ. మ.( మ ଶ) > మ + t (α/2,df). మ.( మ ଶ) < మ - t (α/2,df) Daerah Kritis pengujian 1 arah : ganti tα/2 dg tα Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 41

Soal [H] : Pupuk Buatan Dua jenis pupuk buatan diuji apakah daya hasil salah satu jenis pupuk buatan tsb BENARBENAR BERBEDA. Peneliti memilih secara random 12 petak tanah pertanian dg pupuk buatan X1 & 12 petak tanah dg pupuk buatan X2. Hasil peningkatan produksi padi dalam kg, sbb : Pupuk buatan X1 X2 1 31 26 2 34 24 3 29 28 4 26 29 5 32 30 6 35 29 7 38 32 8 34 26 9 30 31 10 29 29 11 32 32 12 31 28 Jawab [H] : Pupuk Buatan 1. H0 : μ1 = μ2 atau H0 : μ1 - μ2 = 0. H1 : μ1 μ2 atau H0 : μ1 - μ2 0 2. α = 5% = 0.050 α/2 = 0.025 ; n1 = 12 & n2 = 12 df = 12 + 12 2 = 22 t 0.025,22 = 2,074 3. t = (௫ ௫ మ) (μ1 μ2).௦మ మ.௦మమ.. మ.( మ ଶ) మ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 42

Pupuk buatan X1 X2 Jawab [H] : Pupuk Buatan [DT] ± t 0.025,22 = 2,074 th = (31,750 28,667) 0 ଵଶ. ଵ,ଶ ହ ଵଶ., ଵ. n 12 12 x [rata-rata] 31.750 28.667 s [std dev] 3.194 2.462 2 s [varians] 10.205 6.061 ଵଶ. ଵଶ. ( ଵଶ ଵଶ ଶ) ଵଶ ଵଶ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 43

Pupuk buatan X1 X2 Jawab [H] : Pupuk Buatan [DS1] t 0.025,22 = 2,074 ± 2,074 = ( ത 28,667) 0. ଵଶ. ଵ,ଶ ହ ଵଶ., ଵ ଵଶ. ଵଶ. ( ଵଶ ଵଶ ଶ) ଵଶ ଵଶ n 12 12 ത 28,667 ଵଷ,ଽ ଵ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. x [rata-rata] 31.750 28.667 s [std dev] 3.194 2.462 2 s [varians] 10.205 6.061. 11,489 44

Pupuk buatan X1 X2 Jawab [H] : Pupuk Buatan [DS2] t 0.025,22 = 2,074 ± 2,074 = (31,750 തమ) 0. ଵଶ. ଵ,ଶ ହ ଵଶ., ଵ ଵଶ. ଵଶ. ( ଵଶ ଵଶ ଶ) ଵଶ ଵଶ n 12 12 31,750 തమ ଵଷ,ଽ ଵ Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. x [rata-rata] 31.750 28.667 s [std dev] 3.194 2.462 2 s [varians] 10.205 6.061. 11,489 45

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 46