POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH

dokumen-dokumen yang mirip
PROSIDING ISBN :

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

Penaksiran Parameter Model Regresi Polinomial Berkson Menggunakan Metode Minimum Distance

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN

TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION. Kismiantini

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan

BAB II KAJIAN LITERATUR

PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION 1. Kismiantini

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT

RELATIF EFISIENSI PENAKSIR MOMEN TERHADAP PENAKSIR MAKSIMUM LIKELIHOOD UNTUK PARAMATER BERDISTRIBUSI SEGITIGA. Haposan Sirait 1, Usman Malik 2 ABSTRAK

BAB 2 LANDASAN TEORI

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

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

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Prestasi Belajar Lulusan Mahasiswa di ITS Berbasis SKEM

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

ANALISIS REGRESI LINIER PIECEWISE DUA SEGMEN. Keywords: two-segment piecewise linear regression, X-knots, discharge, bedload transport.

PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM UNTUK TESTS TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

Estimasi dan Statistik Uji pada Model Probit Biner Bivariat. Estimation and Statistical Test in Bivariate Binary Probit Model

Bab II Teori Pendukung

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

BAB II LANDASAN TEORI

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

ANALISIS REGRESI SEMIPARAMETRIK PADA KASUS HILANGNYA RESPON

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

Prosiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan. 1 Joko Riyono. (Kampus A Jl.Kiyai Tapa No.1,Jakarta11440)

PROSEDUR ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

Beberapa Metode Alternatif untuk Analisis Data Sampel Berpasangan

Penerapan Teori Limit Pusat Multivariat pada Pengendalian Proses Pelayanan di Poliklinik Rawat Jalan Rumah Sakit Umum Kardinah Tegal

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

KONSISTENSI KOEFISIEN DETERMINASI SEBAGAI UKURAN KESESUAIAN MODEL PADA REGRESI ROBUST

X, Y, yang diasumsikan mengikuti model :

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

REGRESI LINIER SEDERHANA

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

Transkripsi:

JMP : Vol. 8 No., Des. 6, hal. 89- ISSN 85-456 POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH Bud Pratko Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto bratkto@gmal.com La Sulsta Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto Yulatr Wrawdya Haryoo Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto ABSTRACT. The research dscussed ower of the tests wth o-samle ror formato (NSPI) testg tercet o oe-sde-hyothess. The testg s codcuted o a smle regresso model (SRM) ad multvarate smle regresso model (MSRM), ad the ower of the tests are urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (). The method for choosg the best tests s a maxmum ower ad mmum sze. A smulato study ad grahcal aalyss are gve usg geerate ad real data. The result showed that the ower of the test of the are a alteratve choce amog the tests o both SRM ad MSRM. Keywords: NSPI ad owerof the tests of the,,. ABSTRAK. Peelta membahas ower of the tests dega o-samle ror formato (NSPI) eguja terse ada oe-sde-hyothess. Peguja dlakuka ada model regres ler (smle regresso model (SRM)) da model multvarate regres sederhaa (multvarate smle regresso model (MSRM)), dega ower of the tests yag dguaka adalah urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (). Metode yag dguaka utuk meetuka uj terbak adalah maxmum ower da mmum sze. Smulas da aalsa grafk dberka dega batua data rl da data geerate dar R ackage. Hasl rset meujuka bahwa meruaka alteratf lha yag lebh bak dar da utuk kedua model SRM da MSRM.. Kata Kuc: NSPI da owerof the tests of the,,.. PENDAHULUAN Peelta tetag eguja kesmula oulas megguaka osamle ror formato (NSPI) telah bayak dbahas oleh ara eelt, dataraya adalah Yuus da Kha () da Pratko () yag meyataka bahwa kualtas eguja hotess ada kesmula oulas daat dtgkatka megguaka o-samle ror formato (NSPI). Lebh jauh dega hal, Pratko telah bayak melakuka rset dbeberaa asek regres

9 Bud Pratko d.k.k. model ler da te hotess, yatu two-sde hyothess da atau oe-sde hyothess. Lebh jauh dega masalah NSPI adalah formas arameter oulas yag tdak terkat samel, da deroleh dar stud sebelumya atau egetahua ara ahl. Bacroft (944) adalah eelt ertama yag megguaka NSPI utuk estmas arameter. Kemuda dlajutka oleh Ha da Bacroft (968), Judge ad Bock (978), da Saleh (6), da la-la. Selajutya, Tamura (965), Saleh da Se (978, 98), da Yuus da Kha (), megguaka NSPI utuk testg hotess ada kasus o arametrk. Setelah tu Pratko () megguaka NSPI utuk testg hotess ada kasus arametrk. Peelta adalah egembaga eelta dar Pratko (), yatu melakuka kaja ower of the tests utuk dua model regres sekalgus ada oe-sde hotess maksmum yag aka membadgka hasl kesmula datara ower of the tests dalam dua model regres tersebut. Power of the tests yag dguaka dalam eguja adalah urestrcted test (), restrcted test (), ad relmary-test test (), sedagka model yag mejad bahasa dalam rset adalah smle regresso model (SRM) da multvarate multvarate smle regresso model (MSRM). Peggambara da emahama testg dega NSPI ada model regres, d tas dega eeraa testg ada model SRM, yag ersamaa umumya adalah Y X e, dmaa Y adalah resose, adalah arameter tercet, adalah arameter sloe, X adalah redctor, da e adalah error term yag berdstrbus ormal. Estmator utuk da adalah ˆ ˆ Y X da Y X YX ˆ X X, dega Y Y da X X adalah rata-rata dar Y da X. Peguja tercet dega NSPI melalu, da dlakuka utuk meetuka uj ISSN 85-456

Power of The Test 9 terbak, da telah dlakuka dega smula data dar geerate komuter dar data uform. Meurut Pratko () dstrbus yag berlaku ada model SRM adalah dstrbus ormal (, ) da bvarate ormal dstrbuto (), sedagka utuk MSRM adalah dstrbus setral F (, ) da bvarate ocetral F (). Kedua hal tersebut berlaku utuk kedua jes hotess oe-sde maxmum da mmum. Krtera yag dguaka adalah vestgas tests yag memlk la ower maksmum da sze mmum. Software R dguaka utuk meggambarka grafk ower da sze, da. Pada baga rset dresetaska metode eelta. Hasl da embahasa dberka ada baga 3. Kesmula dberka d baga 4.. METODE PENELITIAN Metode eelta dlakuka dalam tga tahaa, yatu () melakuka revew hasl eelta terdahulu yag dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ) ada testg tercet dega NSPI, () melakuka erhtuga da eggambara grafk ower of the tests (,, ) utuk testg tercet o oesde hyothess ada SRM da MSRM dega emlha data (rl da geerate) medekat modelya, da (4) melakuka komaras hasl emlha test terbak dar kedua model tersebut, da membadgkaya dega kaja teor sebelumya. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3. Smle Regersso Model Pada baga dsajka hasl revew eelta yag telah dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ) ada testg tercet o oe-sde hyhotess mmum ada SRM. Hasl eelta terdahulu meujuka bahwa ower adalah lha doma datara kedua ower da. Pada kasus tersebut memrotek hasl yag memberka maksmum ower da mmum sze. Hal karea memuya ower da sze maksmum sedagka memuya mmum ower da sze. Kods tersebut meyultka earka kesmula yag berbass maksmum ower da mmum sze, sehgga mejad alteratf lha yag memrotek syarat tersebut., da yag berlaku ada kasus SRM adalah sebaga berkut. ISSN 85-456

9 Bud Pratko d.k.k. Selajutya, dega megacu ada Pratko (), ower of the tests (,, ) ada SRM adalah sebaga berkut. 3.. Power ad Sze of the Megacu Pratko () ower dega taraf sgfkas ada oe-sde hyothess, H: versus H da H: versus H:, adalah dyataka sebaga : PZ z M PZ z m z m () dega m X Sxx / adalah ( ), da x adalah cumulatve dstrbuto fucto (cdf) dar dstrbus ormal stadar. Selajutya, ukura uj adalah P Z >z H X Sxx z H : z z m. () 3.. Power ad Sze of the Kuasa dar dega taraf sgfkas dberka sebaga PZ z M ISSN 85-456

Power of The Test 93 X PZ z m X z, m (3) dmaa adalah ( ) x. Selajutya, ukura uj dar dberka sebaga dega m. X z. m (4) 3..3 Power ad Sze of the Hasl kajat Pratko () meyataka bahwa ower of the test dega taraf sgfkas 3 adalah meolak H PT, PT, P Z z Z z Z z Z z 3 3 PT PT, P Z z P Z z Z z Z z 3 3 Sxx X z z 3 S xx c z, z, 3 m (5) dega c adalah tegral dar eluag ormal bvarat. Dalam hal c ddefska utuk seta blaga rl k, l da, dega adalah koefse korelas atara PT Z da Z, sebaga c k, l, ex, k l x y xy dxdy ISSN 85-456

....3.4.5....3.4.5 94 Bud Pratko d.k.k. dega S xx, 3 m k z l z. Kemuda ukura uj meurut Pratko () dberka sebaga X z z c 3 z,z,. 3 (6) 3..4 A smulato Study Smulas megguaka data bagkta dar R ackage. Grafk kuasa (ower) da ukura (sze) uj ada kasus dbagkta dega, 3, da X d geerate dar dstrbus ormal dega rata-rata 3 da stadar devas 5, sedagka dbagktka dar dstrbus ormal dega da. Data tersebut dguaka utuk oe-sde hotess maxmum, sedagka utuk oe-sde hotess mmum data bagkta dega koefse arameter regress yag ost telah dlakuka ada eelta yag lalu. Grafk ower of the tests (,, da ) dega koefse korelas,5 da la berbeda daarka ada Gambar. () = -.5, =.5 (v) = -, =.5 kuasa kuasa -5 - -5-5 - -5 Gambar. Power of the tests versus, da,5. Dar Gambar, grafk terlhat bahwa ower (kuasa) tdak berubah, sedagka berubah. Artya ketka terdaat NSPI ada sloe megakbatka berubahya ower mejad meuru. Hal juga terjad ada kuasa ISSN 85-456

ukura.3.4.5.6.7 ukura.3.4.5.6.7 Power of The Test 95 berubah megecl. Sela tu, kuasa da selalu lebh kecl dar kuasa ketka,5. Jka korelas semak kecl, maka semak kecl. Selajutya, secara aalog, grafk sze of the tests (,, da ) adalah sebaga berkut. () =-.5, =.5 () =-, =.5 ukura ukura -5 - -5-5 - -5 Gambar. Sze of the tests versus, da,5. Gambar meujuka bahwa grafk sze (ukura) uj dar lebh besar dar ukura uj da. Ukura turu sebagamaa la meuru, Ukura uj aka megkat mejad lebh besar dar ukura uj utuk semua la. 3. Multvarate Smle Regersso Model Sejala dega SRM, maka ada multvarate smle regresso model (MSRM) juga dlakuka revew eelta yag telah dlakuka Pratko () tetag grafk ower of the tests (,, ). Hasl eelta terdahulu meujuka bahwa ower juga mejad lha doma datara kedua ower da. Power of the tests, da yag berlaku ada kasus MSRM adalah merefer ada eelta Pratko (), sedagka eguja dlakuka ada hotess oe-sde hotess, sehgga ower of the tests, da adalah sebaga berkut. Power of the test PT F,, L ' P T F,, P T F ',,,, P T F (7) ISSN 85-456

96 Bud Pratko d.k.k. dega statstk uj berdstrbus F dega derajat bebas, L ' T x x ' x x :,, T T da ',,, yatu sebaga ragkaa hotessalteratf, ' Y Y Y Y ˆ ˆ ' Y x Y x ˆ ˆ ˆ ˆ. Power of the test PT F,, L PT F,, q rt ' P T F,, x x ' P T F x x,, ' ' ' ' P T F,, x x x ' ' PT F x x x,, P T F,, x x x (8) Dega da bergatug ada mauu. Statstk uj yag berdstrbus F dega derajat bebas,, yatu da T x x Y x Y x ' ' x x Y x Y x, T T q rt ' T x x ' T x x. ISSN 85-456

Power of The Test 97 Power of the test dega da PT a, T c PT a, T b PT PT a PT c d r a, b PT PT apt c d r a b PT PT r b a Itegral,,, (9),, b a, d a b f F F df df PT PT f F F df df PT PT a F F, ' 3,, 3,, b F F, ',,,, c F x x x.,, PT PT f F F df df daat dhtug dega megguaka cdf (cumulatve dstrbuto fucto)dar dstrbus F bvarato cetral. Secara sama da megacu ada Pratko (), sze utuk (Urestrcted Test), (Restrcted Test), da (Pre-Test Test) ada model regres MSRM adalah sebaga berkut. Sze of the test Sze of the test P T F H :,, P T F H :,, P T F H :,, P T F, (),, P T F H :,, P T F q,, rt ' P T F,, x x ' P T F x x,, P T F,, x, (4) ISSN 85-456

..4.6.8...4.6.8. 98 Bud Pratko d.k.k. Sze of the test,, PT r, PT PT apt g d r a h PT PT P T a H T g H P T a H T h H P T a P T g d a h, () dega g F q F x da h F.,, rt,,,, Dar smuals dega model yag d tetuka oleh eelt utuk dua resose da satu redctor da koefse regres dtetuka la, maka erbedaa grafk ower aka terlhat ada aalss jes dataya (geerate uform atau geerate ormal da atau data rl). Pada grafk dbawah (Gambar 3) data yag dguaka adalah data geerate uform karea data rl sult memeuh asums MSRM. Grafk tersebut meujuka sgmod da ower alg kecl sedagka terletak atara da. (c) =.5, =. (d) =.7, =. 3 4 5 3 4 5 Gambar 3. Grafk kuasa,, da dega da,. Secara aalog bahwa sze adalah kasus khusus dar ower, yatu meolah H uder H, maka grafk sze dberka ada Gambar 4. ISSN 85-456

....3.4.5 ukura....3.4.5 Power of The Test 99 (a) = -5, =. (b) =.5, =.3-5 -4-3 - -..5..5..5 3. Gambar 4. Grafk sze (ukura),, da dega 5da.5 Gambar 4 meujuka bahwa sze maksmum da mmum. Sedagka ada kods secara jelas meujuka bahwa sze maksmum da mmum. Karea la sze kecl, maka mash mugk memberka lha yag meark walauu lha juga bsa mejad sgfcat. Aalss grafk berkutya adalah ada data rl, teta karea data sult memeuh asumsya, maka dlakuka trasformas data melalu stadarsas yatu stadarsas varabel dega trasformas data ada varabel redktor, dega x x z, sehgga model yag ddaat adalah y 96.7.8 x, s y 97.49.86 x, da y3 4.457.7934 x. Berkut meruaka grafk ower da sze dega trasformas data rl dega la dketahu. ISSN 85-456

Bud Pratko d.k.k. Gambar 5. Grafk Kuasa,, da Trasformas Data Rl dega =.,.3,.5,.7,.5, da L = ada Nla Dketahu. Gambar 6. Grafk Ukura,, da Trasformas Data Rl dega =.,.3,.5,.7,.5, da L = ada Nla Dketahu. ISSN 85-456

Power of The Test Gambar 5 da 6 datas meruaka grafk ower ad sze dega metrasformaska data rl ada varabel redktor dega la dketahu, da terlhat bahwa grafk datas sudah medekat dega kose Pratko (). Teta utuk la da mash tamak kosta yatu grafk yag berwara bru. Selajutya dlakuka eggambara grafk dega megguaka trasformas data rl dega la dtetuka. 4. KESIMPULAN Berdasarka hal tersebut datas, la ower of the tests (,, da ) ada SRM relatf kecl aabla dbadgka dega eelta sebelumya. Pada kods da mash bsa mejad lha, sedagka sult dertmbagka. Hal dtujukka dega ower da sze uj yag cederug maksmum, yag mash berada datara da, da memuya mmum ower da sze. Pada MSRM ower mmum, sedagka ower maksmum, da cederug datara keduaya. Lebh jauh bahwa ada kods meujuka bahwa sze maksmum da mmum, sehgga mash mugk memberka lha yag meark walauu lha juga bsa mejad sgfcat. Sedagka ada alkas dega data rl la ower of the cederug relatf lebh kecl dar, maka erlu aalsa lebh detl utuk memertmbagaka eymula sebaga test yag dertmbagka. Dar keduaya, maka daat dsmulka bahwa karea keclya la ower, maka adaya NSPI dalam sloe sagat memegaruh la ower yag mejadka berdamak ada roses egambla kesmula. Secara umum, hasl dar kedua model tersebut (SRM da MSRM) bahwa mash mejad lha test jka terdaat treatmet NSPI. DAFTAR PUSTAKA Bacroft, T. A., O Bases Estmato Due to The Use of The Prelmary Tests of Sgfcace, Aals Of Mathematcal Statstcs, 5 (944), 9-4. ISSN 85-456

Bud Pratko d.k.k. Ha, C.P. da Bacroft, T.A, O Poolg Meas Whe Varace Is U-Kow, Joural of Amerca Statstcal Assocato, 63 (968), 333-34. Judge, G. G. ad Bock, M. E., The Statstcal Imlcatos of Pre-test ad Sterule Estmators Ecoometrcs, North-Hollad, New York, 978. Pratko, B, Tests of Hyotess for Lear Regresso Models wth No Samle Pror Iformato, Dsertas, Uversty of Souther Queeslad,. Saleh, E, Theory of Prelmary Test ad Ste-Tye Estmato wth Alcatos. Wley, New Jersey, 6. Saleh, A. K. Md. E. da Se, P. K., Noarametrc Estmato of Locato Parameter after A Prelmary Test o Regresso, Aals of Statstcs, 6 (978), 54-68. Saleh, A. K. Md. E. da Se, P.K, Noarametrc Tests for Locato After Parameter a Prelmary Tests o Regresso, Commucato Statstcs-Theory ad Methods, (6) (98), 855-87. Tamura, R., Noarametrc Ifereces wth A Prelmary Test, Bull. Math. Stat., (965), 38-6. Yuus, R.M. da Kha, S., Icreasg Power of The Test Through Pre-Test A Robust Method, Commucatos Statstcs Theory ad Method, 4 (), 58-597. ISSN 85-456