SESI 11 STATISTIK BISNIS

dokumen-dokumen yang mirip
Pengujian hipotesis. Mata Kuliah: Statistik Inferensial. Hipotesis

07Ilmu. Pengujian Hipotesis Menentukan dan menguji Hipotesis penelitian dan mengambil kesimpulan dari hasil uji tersebut. Dra. Yuni Astuti, MS.

DISTRIBUSI SAMPLING besar

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

Pengantar Statistika Bab 1

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

Pokok Bahasan: Chi Square Test

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

Materi 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

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

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

Materi Kuliah: Statistik Inferensial

SESI 13 STATISTIK BISNIS

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

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

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

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

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

PRAKTIKUM STATISTIKA INDUSTRI 2013 MODUL IV PENGUJIAN HIPOTESIS

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

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

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

PENS. Probability and Random Process. Topik 6a. Pengujian Hipotesis 1. Prima Kristalina Mei 2015

Uji Statistik Hipotesis

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

PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Pengertian Pengujian Hipotesis

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

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

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

Estimasi dan Uji Hipotesis

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

Chi Square Test. Pokok Bahasan: Oleh:

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

PENGUJIAN HIPOTESIS (2) Debrina Puspita Andriani /

Pertemuan 13 &14. Hipotesis

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. KB (Keluarga Berencana) adalah salah satu usaha yang dilakukan untuk mencegah

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

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

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

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

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Pengujian Hipotesis. Julian Adam Ridjal. PS Agribisnis Universitas Jember

PROBLEM SOLVING STATISTIKA LANJUT

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

MODUL DISTRIBUSI T. Objektif:

PENGUJIAN HIPOTESIS. 1. Pengertian Hipotesis

ABSTRAKSI. : STUDI MENGENAI FAKTOR-FAKTOR PREFERENSI KONSUMSI TELEVISI LOKAL DI KOTA SEMARANG : Brian Stephanie : D2C005143

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

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Satriyan kecamatan Tersono kabupaten Batang. Langkah-langkah yang dilakukan

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

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

BAB 7: UJI HIPOTESIS (1)

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

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

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

Merumuskan Hipotesis Jurusan Pendidikan Bahasa Jerman Fakultas Bahasa dan Seni Universitas Negeri Yogyakarta 2013

BAB I PENDAHULUAN. Promosi merupakan salah satu faktor penentu dalam keberhasilan suatu

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis bukan merupakan fakta yang sudah pasti benar dan kemudian penelitian di lakukan untuk membuktikan kebenaran tersebut

PENGUJIAN HIPOTESIS (3)

PERTEMUAN KE 2 HIPOTESIS

Contoh kasus dalam uji Bartlett

PENGUJIAN HIPOTESIS. Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah

Bab 5 Distribusi Sampling

UJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F

BAB V ANALISIS MASALAH Penghitungan Koefisien Korelasi Tahun Untuk menguji hipotesis ini digunakan koefisien korelasi (r) dengan produk

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

Distribusi dari Sampling

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

BAB II METODE PENELITIAN

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)

BAB III METODE PENELITIAN. Efek Indonesia secara langsung sudah menjadi perusahaan go public, dimana laporan

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

METODE PENELITIAN. merupakan suatu jenis penelitian di mana periset menghubungkan atau mencari

BAB II TEORI DASAR. Metode statistik telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, oleh

STATISTIKA II (BAGIAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

HIPOTESIS NOL DAN HIPOTESIS ALTERNATIF

Definisi Hipotesis Macam Kekeliruan Langkah-langkah Pengujian Hipotesis - Alternatif Hipotesis dalam Menentukan Daerah Kritis - Menguji Rata-rata µ

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

Transkripsi:

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 BISNIS Cecep Winata Program Studi Manajemen www.mercubuana.ac.id

Hipotesa Sampel Besar Statistik Bisnis Sesi 11

DEFINISI Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Hipotesa: Hipotesa adalah suatu pernyataan mengenai nilai suatu parameter populasi yang dimaksudkan untuk pengujian dan berguna untuk pengambilan keputusan. 3

DEFINISI Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Pengujian hipotesa Pengujian hipotesa adalah prosedur yang didasarkan pada bukti sampel yang dipakai untuk menentukan apakah hipotesa merupakan suatu pernyataan yang wajar dan oleh karenanya tidak ditolak, atau hipotesa tersebut tidak wajar dan oleh karena itu harus ditolak. 4

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESA Langkah 1. Merumuskan Hipotesa (Hipotesa nol (H 0 ) dan Hipotesa Alternatif (H 1 )) Langkah 2. Menentukan Taraf Nyata (Probabilitas menolak hipotesa) Langkah 3. Menentukan Uji statistik (Alat uji statistik, uji Z, t, F, X 2 dan lain-lain) Langkah 4. Menentukan Daerah Keputusan (Daerah di mana hipotesa nol diterima atau ditolak)) Langkah 5. Mengambil Keputusan Menolak H 0 Menolak H 0 Menerima H 1 5

MERUMUSKAN HIPOTESA Hipotesa nol Satu pernyataan mengenai nilai parameter populasi Hipotesa alternatif Suatu pernyataan yang diterima jika data sampel memberikan cukup bukti bahwa hipotesa nol adalah salah 6

MENENTUKAN TARAF NYATA Taraf nyata Probabilitas menolak hipotesa nol apabila hipotesa nol tersebut adalah benar 7

MENENTUKAN UJI STATISTIK Uji statistik Suatu nilai yang diperoleh dari sampel dan digunakan untuk memutuskan apakah akan menerima atau menolak hipotesa. Nilai Z diperoleh dari rumus berikut: - m x Z = X s x Di mana: Z : Nilai Z : Rata-rata hitung sampel μ : Rata-rata hitung populasi s x : Standar error sampel, di mana s x = σ/ n apabila standar deviasi populasi diketahui dan s x =s/ n apabila standar deviasi populasi tidak diketahui X 8

MENENTUKAN DAERAH KEPUTUSAN Daerah Keputusan Uji Satu Arah Daerah tidak menolak Ho Daerah penolakan Ho 1,65 Skala z Probabilitas 0,95 Probabilitas 0,5 Daerah Keputusan Uji Dua Arah Daerah penolakan Ho Daerah penolakan Ho Daerah tidak menolak Ho 0,025 0,95 0,025-1,95 0 1,95 9

UJI SIGNIFIKANSI SATU ARAH DAN DUA ARAH Pengujian satu arah Adalah daerah penolakan H o hanya satu yaitu terletak di ekor sebelah kanan saja atau ekor sebelah kiri saja. Karena hanya satu daerah penolakan berarti luas daerah penolakan tersebut sebesar taraf nyata yaitu a, dan untuk nilai kritisnya biasa ditulis dengan Za. Sedangkan pengujian dua arah Adalah daerah penolakan H o ada dua daerah yaitu terletak di ekor sebelah kanan dan kiri. Karena mempunyai dua daerah, maka masing-masing daerah mempunyai luas ½ dari taraf nyata yang dilambangkan dengan ½a, dan nilai kritisnya biasa dilambangkan dengan Z ½a. 10

CONTOH UJI SIGNIFIKANSI MENGGUNAKAN TANDA LEBIH BESAR DAN LEBIH KECIL 1. Ujilah beda rata-rata populasi, misalkan hipotesanya adalah rata-rata hasil investasi lebih kecil dari 13,17%. Maka perumusan hipotesanya menjadi: H 0 : m 13,17 H 1 : m > 13,17 Untuk tanda pada H 0 menunjukkan daerah penerimaan H 0, sedang tanda > pada H 1 menunjukkan daerah penolakan di sebelah ekor kanan seperti Gambar A. 2. Ujilah beda selisih dua rata-rata populasi, misalkan hipotesanya adalah selisih dua rata-rata populasi lebih besar sama dengan 0. H 0 : m pa m pl ³ 0 H 1 : m pa m pl < 0 Untuk tanda ³ pada H 0 menunjukkan daerah penerimaan H 0, sedang tanda < pada H 1 menunjukkan daerah penolakan di sebelah ekor kiri seperti Gambar B. 11

OUTLINE Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Daerah penolakan H 0 Daerah penolakan H0 Tidak menolak H 0 Tidak menolak H 0 1,65 1,65 Gambar A Gambar B H 0 : m x 13,17 H 0 : m pa m pl ³ 0 H 1 : m x > 13,17 H 1 : m pa m pl < 0 12

Teori Pendugaan CONTOH Statistik PENGUJIAN DUA ARAH Bab 13 1. Ujilah nilai rata-rata sama dengan 13,17%. Maka hipotesanya dirumuskan sebagai berikut: H 0 : m = 13,17%. H 1 : m ¹ 13,17%. 2. Ujilah nilai koefisien untuk b sama dengan 0. Maka hipotesanya dirumuskan sebagai berikut: H 0 : b = 0 H 1 : b ¹ 0. 13

CONTOH PENGUJIAN DUA ARAH Teori Pendugaan Statistik Bab 13 0,5 Daerah penolakan H 0 Tidak menolak H 0 Daerah penolakan H 0 0,4750 0,025-1,96 0,95 1,96 0,025 14

CONTOH MENGUJI HIPOTESA RATA-RATA SAMPEL BESAR Perusahaan reksadana menyatakan bahwa hasil investasinya rata-rata mencapai 13,17%. Untuk menguji apakah pernyataan tersebut benar, maka lembaga konsultan CESS mengadakan penelitian pada 36 perusahaan reksadana dan didapatkan hasil bahwa rata-rata hasil investasi adalah 11,39% dan standar deviasinya 2,09%. Ujilah apakah pernyataan perusahaan reksadana tersebut benar dengan taraf nyata 5%. Langkah 1 Merumuskan hipotesa. Hipotesa yang menyatakan bahwa rata-rata hasil investasi sama dengan 13,17%. Ini merupakan hipotesa nol, dan hipotesa alternatifnya adalah rata-rata hasil investasi tidak sama dengan 13,17%. Hipotesa tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: H 0 : m = 13,17%. H 1 : m ¹ 13,17%. 15

CONTOH MENGUJI HIPOTESA RATA-RATA SAMPEL BESAR Langkah 2 Menentukan taraf nyata. Taraf nyata sudah ditentukan sebesar 5%, apabila tidak ada ketentuan dapat digunakan taraf nyata lain. Taraf nyata 5% menunjukkan probabilitas menolak hipotesa yang benar 5%, sedang probabilitas menerima hipotesa yang benar 95%. Nilai kritis Z dapat diperoleh dengan cara mengetahui probabilitas daerah keputusan H 0 yaitu Z a/2 = a/2 0,5/2 = 0,025 dan nilai kritis Z dari tabel normal adalah 1,96. Langkah 3 Melakukan uji statistik dengan menggunakan rumus Z. Dari soal diketahui bahwa rata-rata populasi = 13,17%, rata-rata sampel 11,39% dan standar deviasi 2,09%. Mengingat bahwa standar deviasi populasi tidak diketahui maka diduga dengan standar deviasi sampel, dan standar error sampel adalah s x =s/ön sehingga nilai Z adalah X - Z = s x m = X- s m = n 11,39-13,17 2,09 36 = - 5,11 16

CONTOH MENGUJI HIPOTESA RATA-RATA SAMPEL BESAR Daerah penolakan H 0 Daerah penolakan H 0 Tidak menolak H 0 0,025 0,95 0,025 Z=-5,11-1,96 1,96 Langkah 4 Menentukan daerah keputusan dengan nilai kritis Z=1,96 17

CONTOH MENGUJI HIPOTESA RATA-RATA SAMPEL BESAR Langkah 5 Mengambil Keputusan. Nilai uji Z ternyata terletak pada daerah menolak H 0. Nilai uji Z = 5,11 terletak disebelah kiri 1,96. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa menolak H 0, dan menerima H 1, sehingga pernyataan bahwa hasil rata-rata investasi sama dengan 13,17% tidak memiliki bukti yang cukup kuat. 18

CONTOH MENGUJI HIPOTESA RATA-RATA SAMPEL BESAR Z = p - p ( 1 - n P P ) Di mana: Z : Nilai uji Z p : Proporsi sampel P : Proporsi populasi n : Jumlah sampel 19

RUMUS Distribusi sampling dari selisih rata-rata proporsi memiliki distribusi normal dan mempunyai standar deviasi sebagai berikut: 2 2 σx1 x2 = σ1 n1 + σ2 n2 Di mana: s x1-x2 : Standar deviasi selisih dua populasi s 1 : Standar deviasi populasi 1 s 2 : Standar deviasi populasi 2 n 1 : Jumlah sampel pada populasi 1 n 2 :Jumlah sampel pada populasi 2 20

RUMUS Sedangkan nilai uji statistik Z dirumuskan sebagai berikut: Z = ( )( ) X X 1 - s 2 x1- m - x2 1 m 2 Di mana: Z : Nilai uji statistik X 1 - X 2 : Selisih dua rata-rata hitung sampel 1 dan sampel 2 m 1 - m 2 : Selisih dua rata-rata hitung populasi 1 dan populasi 2 s x1-x : Standar deviasi selisih dua populasi 21

RUMUS STANDAR DEVIASI Standar deviasi selisih dua sampel adalah sebagai berikut: s s 2 n s 2 n 1 x2 1 1 2 2 = + x Di mana: s x1-x2 : Standar deviasi selisih dua sampel s 1 : Standar deviasi sampel 1 s 2 : Standar deviasi sampel 2 n 1 : Jumlah sampel 1 n 2 : Jumlah sampel 2 22

HIPOTESA SELISIH PROPORSI SAMPEL BESAR Untuk standar deviasi proporsi populasi dapat dirumuskan sebagai berikut: [ P ( )] [ ( )] 1 1- P1 n + 1 P2 P2 n2 s p1- = p2 1- Di mana: s p1-p2 : Standar deviasi selisih dua proporsi populasi P 1 : Proporsi populasi 1 P 2 : Proporsi populasi 2 n 1 : Jumlah sampel pada populasi 1 n 2 : Jumlah sampel pada populasi 2 23

OUTLINE Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Sedangkan nilai uji statistik Z dirumuskan sebagai berikut: Z ( - )( ) (p p (P- = 1 2) 1 s p1- p2 Di mana: Z : Nilai uji statistik selisih dua proporsi populasi p 1 p 2 : Selisih dua proprosi sampel 1 dan sampel 2 P 1 P 2 : Selisih dua proporsi populasi 1 dan populasi 2 s p1-p2 : Standar deviasi selisih dua proprosi populasi P 2 ) Standar deviasi selisih dua sampel adalah sebagai berikut: S p [ ( - )]( - ) + [ ( - )]( ) 1- = 2 p 1 p n2 1 p 1 p n - 2 p Di mana P = (x1 + x2)/(n1 + n2); x1 dan x2 adalah kejadian sukses pada sampel 1 dan 2. 24 1

Teori CONTOH Pendugaan Statistik UJI SATU ARAH SELISIH PROPORSIBab 13 Majalah prospektif edisi 25 membahas tentang fenomena artis Inul Daratista dengan tema Ngebor duit dari bisnis hiburan. Menurut majalah ini, rating acara Inul mencapai 35, artinya pada waktu yang sama ditonton 35 juta orang. Sebuah perusahaan kosmetik remaja ingin memasang iklan pada acara tersebut, dan ingin mengetahui apakah proporsi remaja dan dewasa sama. Untuk mengetahui hasil tersebut dicari responden per telepon sebanyak 300 remaja dan sebanyak 150 orang menonton Inul, sedang responden dewasa sebanyak 400 orang dan 350 orang menonton Inul. Dengan taraf nyata 5% ujilah apakah proporsi remaja dan dewasa sama dalam menonton Inul? Langkah 1 Merumuskan hipotesa. Kita akan menguji pernyataan bahwa proporsi remaja (p 1 ) sama dengan proporsi dewasa (p 2 ) dalam menonton acara Inul. Hipotesa tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut: H 0 : P 1 P 2 = 0 H 1 : P 1 P 2 ¹ 5 25

CONTOH UJI SATU ARAH SELISIH PROPORSI Teori Pendugaan Statistik Bab 13 Langkah 2 Menentukan taraf nyata. Taraf nyata sudah ditentukan sebesar 5%. Nilai kirits Z dapat diperoleh dengan cara mengetahui probabilitas daerah keputusan H 0 yaitu Z a/2 = 0,5 (0,05/2) = 0,4750 dan nilai kritis Z dari tabel normal adalah 1,96. 26

CONTOH UJI SATU ARAH SELISIH PROPORSI Melakukan uji statistik dengan menggunakan rumus Z untuk selisih dua proporsi sampel. Diketahui: x1 = 150, n1 = 300, p1 = 150/300 = 0,50 x2 = 350, n2 = 400, p2 = 350/400 = 0,875 p1 -p2 = 0,50-0,875 = - 0,375 P = (x1 + x2)/(n1 + n2) = (150 + 350)/(300 + 400) = 0,71 Langkah 3 Nilai standar error selisih dua proporsi: ( ) ( ) ( ) ( ) Sp1 p2 = P 1 P n1 1 + P 1 P n2 1 ( ) ( ) ( ) ( ) = 0,71 1 0,71 300 1 + 0,71 1 0,71 400 1 = 0,035 Nilai uji statistik Z = ( p p )( P P ) 0,375 0 = = 0,035 1 2 1 2 s p 1 p 2 10,71 27

CONTOH UJI SATU ARAH SELISIH PROPORSI Langkah 4 menentukan daerah keputusan dengan nilai kritis Z = 1,96 Daerah penolakan H 0 Daerah penolakan H 0 Daerah tidak menolak H 0 Z=-10,71-1,96 1,96 28

Teori CONTOH Pendugaan Statistik UJI SATU ARAH SELISIH PROPORSIBab 13 Langkah 5 Menentukan keputusan dengan nilai kritis Z = -1,96, sedang nilai uji statistik -10,71 berada di daerah penolakan H o. Ini berarti H o ditolak dan H 1 diterima. Terdapat cukup bukti bahwa selisih proporsi remaja dan dewasa tidak sama dengan nol, atau proporsi remaja dan dewasa berbeda. Acara Inul banyak ditonton oleh orang dewasa. 29

PENGERTIAN KESALAHAN JENIS I DAN II Kesalahan Jenis I Adalah apabila keputusan menolak H 0, pada hal seharusnya H 0 benar" Kesalahan Jenis II Adalah apabila keputusan menerima H 0, padahal seharusnya H 0 salah" 30

PENGERTIAN KESALAHAN JENIS I DAN II Situasi H 0 H 0 Keputusan Benar Salah Terima H 0 Keputusan tepat (1 a) Kesalahan Jenis II (b) Tolak H 0 Kesalahan Jenis I (a) Keputusan tepat (1 b) 31

Terima Kasih Cecep Winata