SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 14
PENDUGAAN RATA-RATA POPULASI
Pendugaan rata-rata populasi ( ) dilakukan dengan menggunakan rata-rata sampel ( ) dan
memperhatikan simpangan bakunya ( )
• Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) diketahui,
adalah
Dengan n adalah banyaknya sampel
• Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) tidak
diketahui, adalah
Dengan n adalah banyaknya sampel
• Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) tidak
diketahui tetapi , adalah
Dengan n adalah banyaknya sampel
Contoh:
Rata-rata hasil ujian dari 40 siswa SD “X” yang diambil secara acak adalah 7,5 dengan simpangan
baku 1,4. Tentukan selang kepercayaan 95 % dari nilai rata-rata seluruh siswa SD “X” tersebut!
Simpangan baku populasi ( ) tidak diketahui ,n = 40 >30
= 1-0,95 = 0,05
1
Jadi selang kepercayaan 95% bagi adalah
PENGUJIAN HIPOTESIS
Hipotesis Statistik, yang lazim dinyatakan secara singkat hipotesis saja adalah pernyataan
tentang sifat populasi atau pernnyataan tentang parameter populasi yang tidak diketahui
kebenarannya karena data yang terkumpul atau akan dikumpulkan hanya dari sampel.
Dalam pengujian hipotesis kita akan sering menggunakan istilah ”menerima” atau
”menolak” suatu hipotesis. Namun demikian perlu disadari bahwa dalam pengujian hipotesis kita
tidak akan menyimpulakan bahwa hipotesis itu benar atau salah melainkan kita akan menyimpulkan
bahwa hipotesis dapat diterima atau ditolak berdadasarkan apa yang diperoleh dari sampel.
Secara garis besar, hipotesis dibedakan atas hipotesis nol atau hipotesis nihil yang biasanya
dilambangkan dengan H0 dan hipotesis tandingan atau hipotesis alternatif dilambangkan dengan Ha
atau H1
Secara umum, langkah-langkah pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Menentukan hopotesis nol (H0) dan hipotesis alternatifnya (H1)
Kalau nanti yang diuji adalah parameter (dalam penggunaannya nanti bisa rata-rata ,
proporsi , simpangan baku , dan lain-lain), maka akan didapat hal-hal:
a. Hipotesis mengandung pengertian sama. Dalam hal ini pasangan H0 dan H1 adalah
1. H0 : =
H1 :
2. H0 : =
H1 :
3. H0 : =
H1 :
b. Hipotesis mengandung pengertian maksimum. Maka pasangan H0 dan H1 adalah
H0 :
2
H1 :
c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Maka pasangan H0 dan H1 adalah
H0 :
H1 :
2. Menentukan taraf signifikansi ( )
3. Memilih statistik uji yang sesuai
4. Menentukan kriteria keputusan
Kriteria keputusan berkaitan erat dengan daerah kritis. Penentuan daerah kritis berkaitan
dengan H1 , yaitu sebagai berikut:
1. Jika H1 mempunyai rumusan tidak sama dengan, maka dalam distribusi statistik yang
digunakan, normal untuk angka z, Student untuk angka t, dst; didapat dua daerah ktritis
masing-masing pada ujung –ujung distribusi. Luas daerah kritis atau daerah penolakan
pada tiap ujung adalah . Karena ada dua daerah penolakan maka pengujian hipotesis
dinamakan uji dua pihak.
2. Jika H1 mempunyai rumusan lebih dari, maka daerah kritis ada di ujung sebelah kanan
dan luasnya adalah .
3. Jika H1 mempunyai rumusan kurang dari, maka daerah kritis ada di ujung sebelah kiri
dan luasnya adalah
5. Perhitungan
6. Menarik kesimpulan
1. Pengujian parameter rata-rata
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
3
H0 : =
H1 :
Jika diketahui
Jika tidak diketahui
Jika diketahui,
H0 ditolak jika atau
Jika tidak diketahui,
H0 ditolak jika atau
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
Jika diketahui,
H0 ditolak jika
Jika tidak diketahui,
H0 ditolak jika
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
Jika diketahui,
H0 ditolak jika
Jika tidak diketahui,
H0 ditolak jika
Keterangan:
Yang dimaksud dengan adalah bilangan z sedemikian sehingga luas daerah di bawah kurva
normal baku di atas sumbu x dari ke kanan adalah atau P(z > ) =
4
2. Pengujian parameter proporsi
Pengujian hipotesis proporsi bisa dijumpai pada pengujian jaminan kualitas
Misalkan dipunyai populasi binom dengan proporsi peristiwa A = .
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
H0 : =
H1 :
H0 ditolak jika atau
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
3. Pengujian parameter variansi
Ketika menguji rata-rata untuk populasi normal, di mana simpangan baku diketahui. Harga yang
diketahui diperoleh dari pengalaman, untuk menentukan besarnya perlu diadakan pengujian.
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
H0 : =
H1 :
H0 ditolak jika atau
Derajat kebebasan (n – 1)
5
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
Derajat kebebasan (n – 1)
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
Derajat kebebasan (n – 1)
4. Pengujian kesamaan dua rata-rata
Banyak penelitian yang membandingkan antara dua keadaan atau tepatnya dua populasi,
misalnya membandingkan dua cara mengajar, daya sembuh obal dan lain-lain.
Misalkan kita mempunyai dua populasi normal dengan rata-rata masing-masing dan
sedangkan simpangan bakunya dan . Secara independen dari masing-masing populasi
diambil sampel acak berukuran dan sehingga diperoleh dan . Kan diuji
rata-rata dan
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
H0 : =
H1 :
Jika dan diketahui Jika dan diketahui
H0 ditolak jika atau
Jika dan tidak diketahui atau
data berpasangan
6
Jika dan tidak
diketahui
Dengan
Jika data berpasangan (dependen)
Dengan
adalah rata-rata (masing-
masing data kelompok satu
dikurangi kelompok dua)
adalah simpangan baku selisish
pasangan
H0 ditolak jika atau
Jika data independen, derajat kebebasan
adalah
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
Jika dan diketahui
H0 ditolak jika
Jika dan tidak diketahui atau
data berpasangan
H0 ditolak jika
Jika data independen, derajat kebebasan
adalah
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
Jika dan diketahui
H0 ditolak jika
Jika dan tidak diketahui atau
data berpasangan
H0 ditolak jika
Jika data independen, derajat kebebasan
adalah
5. Pegujian kesamaan dua proporsi
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
7
H0 : =
H1 :
Dengan
H0 ditolak jika atau
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
6. Pengujian kesamaan dua variansi
Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan
H0 : =
H1 :
Dengan
adalah variansi
populasi pertama
beukuran
adalah variansi
populasi kedua
beukuran
H0 ditolak jika atau
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
8
• H0 : =
H1 :
Atau
• H0 :
H1 :
H0 ditolak jika
Contoh:
1. Sampel acak mengenai satu jenis barang telah diambil dari dua kumpulan yang
dihasilkan mesin A dan B. Dari mesin A diambil 200 produk. 19 produk rusak. Dari
mesin B diambil 100 produk dan 5 produk rusak. Ujilah dengan , apakah ada
perbedaan kualitas produk yang dihasilkan mesin A dan mesin B?
Penyelesaian:
1. Hipotesis:
H0 : =
H1 :
2. Taraf signifikansi:
3. Statistik uji:
4. Kriteria keputusan:
9
H0 ditolak jika atau
H0 ditolak jika atau
5. Perhitungan
6. Kesimpulan
Karena maka H0 diterima atau =
Jadi belum cukup bukti bahwa ada perbedaan kualitas produk yang dihasilkan mesin A
dan mesin B
10
2. Penelitian tehadap dua metode penimbangan mengasilkan gram dan
gram. Penimbangan masing-masing dilakukan sebanyak 13 kali. Ada
anggapan bahwa metode kesatu menghasilkan penimbangan dengan variabilitas
lebih kecil. Benarkah hal tersebut? Ujilah dengan
Penyelesaian:
1. Hipotesis:
H0 : =
H1 :
2. Taraf signifikansi:
3. Statistik uji:
4. Kriteria keputusan:
H0 ditolak jika
H0 ditolak jika
H0 ditolak jika
H0 ditolak jika
H0 ditolak jika
11
5. Perhitungan
6. Kesimpulan
Karena maka H0 diterima atau
Jadi tidak cukup bukti bahwa metode kesatu menghasilkan penimbangan dengan
variabilitas lebih kecil.
12
3. Ada dua macam pengukuran kelembapan suatu zat. Cara ke I dilakukan 10 kali
menghasilkan variansi 24,7 dan cara ke II dilakukan 13 kali dengan variansi 37,2. Dengan
, tentukan apakah kedua cara pengukuran memiliki variansi yang homogen?
Penyelesaian:
1. Hipotesis:
H0 : =
H1 :
2. Taraf signifikansi:
3. Statistik uji:
4. Kriteria keputusan:
H0 ditolak jika atau
H0 ditolak jika atau
H0 ditolak jika atau
5. Perhitungan:
6. Kesimpulan
13
Karena maka H0 diterima atau
Jadi cukup bukti bahwa variansi kedua metode homogen.
14

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
Agus Melas Agues
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
Yousuf Kurniawan
 
Korelasi dan regresi ppt
Korelasi dan regresi pptKorelasi dan regresi ppt
Korelasi dan regresi ppt
Mana Khansa
 
Statistika bisnis: Pendugaan Parameter
Statistika bisnis: Pendugaan ParameterStatistika bisnis: Pendugaan Parameter
Statistika bisnis: Pendugaan Parameter
Retna Rindayani
 
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programmingITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
Fransiska Puteri
 
Matematika bisnis-kel-8
Matematika bisnis-kel-8Matematika bisnis-kel-8
Matematika bisnis-kel-8
Haidar Bashofi
 
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
RindyArini
 

La actualidad más candente (20)

108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
108967219 contoh-soal-penyelesaian-analisa-regresi-dan-korelasi-jurusan-tekni...
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
 
Korelasi dan regresi ppt
Korelasi dan regresi pptKorelasi dan regresi ppt
Korelasi dan regresi ppt
 
Uji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasikUji asumsi-klasik
Uji asumsi-klasik
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
 
Statistika bisnis: Pendugaan Parameter
Statistika bisnis: Pendugaan ParameterStatistika bisnis: Pendugaan Parameter
Statistika bisnis: Pendugaan Parameter
 
Ekonometrika 1
Ekonometrika 1Ekonometrika 1
Ekonometrika 1
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
 
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
ESPA 4123 - Statistika Ekonomi Modul 5 : Teori Cuplikan (Sampling)
 
metode trend kuadratis
metode trend kuadratismetode trend kuadratis
metode trend kuadratis
 
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programmingITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
ITP UNS SEMESTER 2 Integer programming
 
Distribusi Sampling
Distribusi SamplingDistribusi Sampling
Distribusi Sampling
 
Bab 5 uji hipotesis
Bab 5 uji hipotesisBab 5 uji hipotesis
Bab 5 uji hipotesis
 
Distribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrikDistribusi hipergeometrik
Distribusi hipergeometrik
 
Matematika bisnis-kel-8
Matematika bisnis-kel-8Matematika bisnis-kel-8
Matematika bisnis-kel-8
 
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannyaContoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
Contoh soal statistika & peluang beserta jawabannya
 
Uji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametrisUji hipotesis deskriptif non parametris
Uji hipotesis deskriptif non parametris
 
Distribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poissonDistribusi binomial dan distribusi poisson
Distribusi binomial dan distribusi poisson
 
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
Statistika non-parametrik dengan metode Uji Tanda
 

Destacado

Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
matematikaunindra
 
Uji hipotesis 1 & 2 rata rata
Uji hipotesis 1 & 2 rata rataUji hipotesis 1 & 2 rata rata
Uji hipotesis 1 & 2 rata rata
yositria
 
Bab13 pengujian hipotesis sampel besar
Bab13 pengujian hipotesis sampel besarBab13 pengujian hipotesis sampel besar
Bab13 pengujian hipotesis sampel besar
Warda wt
 
Statekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan IntervalStatekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan Interval
Danu Saputra
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
Danu Saputra
 
Selang kepercayaan
Selang kepercayaanSelang kepercayaan
Selang kepercayaan
sidesty
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
Danu Saputra
 
Demografi dan studi kependudukan
Demografi dan studi kependudukanDemografi dan studi kependudukan
Demografi dan studi kependudukan
HIMA KS FISIP UNPAD
 
10.pendugaan interval
10.pendugaan interval10.pendugaan interval
10.pendugaan interval
hartantoahock
 

Destacado (20)

Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 
Uji hipotesis 1 & 2 rata rata
Uji hipotesis 1 & 2 rata rataUji hipotesis 1 & 2 rata rata
Uji hipotesis 1 & 2 rata rata
 
Bab13 pengujian hipotesis sampel besar
Bab13 pengujian hipotesis sampel besarBab13 pengujian hipotesis sampel besar
Bab13 pengujian hipotesis sampel besar
 
Konsep dasar pengujian hipotesis
Konsep dasar pengujian hipotesisKonsep dasar pengujian hipotesis
Konsep dasar pengujian hipotesis
 
Uji proporsi satu populasi dan dua populasi
Uji proporsi satu populasi dan dua populasiUji proporsi satu populasi dan dua populasi
Uji proporsi satu populasi dan dua populasi
 
tugas program aplikom kesimpulan skripsi
tugas program aplikom kesimpulan skripsitugas program aplikom kesimpulan skripsi
tugas program aplikom kesimpulan skripsi
 
Statekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan IntervalStatekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan Interval
 
Kelompok 1 sains
Kelompok 1 sainsKelompok 1 sains
Kelompok 1 sains
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
 
Selang kepercayaan
Selang kepercayaanSelang kepercayaan
Selang kepercayaan
 
08 penaksiran parameter
08 penaksiran parameter08 penaksiran parameter
08 penaksiran parameter
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
 
Demografi dan studi kependudukan
Demografi dan studi kependudukanDemografi dan studi kependudukan
Demografi dan studi kependudukan
 
10.pendugaan interval
10.pendugaan interval10.pendugaan interval
10.pendugaan interval
 
Taraf signifikan
Taraf signifikanTaraf signifikan
Taraf signifikan
 
61016092 distribusi-chi-kuadrat
61016092 distribusi-chi-kuadrat61016092 distribusi-chi-kuadrat
61016092 distribusi-chi-kuadrat
 
Teori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistikTeori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistik
 
Analisis korelasi
Analisis korelasiAnalisis korelasi
Analisis korelasi
 
Pendugaan Parameter
Pendugaan ParameterPendugaan Parameter
Pendugaan Parameter
 
Uji hipotesis
Uji hipotesisUji hipotesis
Uji hipotesis
 

Similar a Pendugaan dan-pengujian-hipotesis

Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
Danu Saputra
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05
robin2dompas
 
statistik dasar3
statistik dasar3statistik dasar3
statistik dasar3
Amri Sandy
 
Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4
Az'End Love
 

Similar a Pendugaan dan-pengujian-hipotesis (20)

Uji Hipotesis
Uji HipotesisUji Hipotesis
Uji Hipotesis
 
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis dataUji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
 
Makalah pegujian hipotesis mas
Makalah pegujian hipotesis masMakalah pegujian hipotesis mas
Makalah pegujian hipotesis mas
 
Inferensi statistik
Inferensi statistikInferensi statistik
Inferensi statistik
 
Pegujian hipotesis
Pegujian hipotesisPegujian hipotesis
Pegujian hipotesis
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
Pegujian hipotesis
Pegujian hipotesisPegujian hipotesis
Pegujian hipotesis
 
Windi Lukman_Metode Penelitian Uji Hipotesis.ppt
Windi Lukman_Metode Penelitian Uji Hipotesis.pptWindi Lukman_Metode Penelitian Uji Hipotesis.ppt
Windi Lukman_Metode Penelitian Uji Hipotesis.ppt
 
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptxSlide-INF207-uji-hipotesa.pptx
Slide-INF207-uji-hipotesa.pptx
 
Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesisPengujian hipotesis
Pengujian hipotesis
 
SNN5.ppt
SNN5.pptSNN5.ppt
SNN5.ppt
 
Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05Pengujian hipotesis 05
Pengujian hipotesis 05
 
Uji+hipotesis
Uji+hipotesisUji+hipotesis
Uji+hipotesis
 
Uji hipotesis kel.4
Uji hipotesis kel.4Uji hipotesis kel.4
Uji hipotesis kel.4
 
statistika dasar
statistika dasarstatistika dasar
statistika dasar
 
Hipotesis(11)
Hipotesis(11)Hipotesis(11)
Hipotesis(11)
 
Stk211 09 (1) removed
Stk211 09 (1) removedStk211 09 (1) removed
Stk211 09 (1) removed
 
statistik dasar3
statistik dasar3statistik dasar3
statistik dasar3
 
Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4
 
makalahstatistik-140811215134-phpapp02 (1).pdf
makalahstatistik-140811215134-phpapp02 (1).pdfmakalahstatistik-140811215134-phpapp02 (1).pdf
makalahstatistik-140811215134-phpapp02 (1).pdf
 

Último

Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptxContoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
IvvatulAini
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
JarzaniIsmail
 
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
pipinafindraputri1
 

Último (20)

MODUL AJAR IPAS KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR IPAS KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR IPAS KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR IPAS KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
Intellectual Discourse Business in Islamic Perspective - Mej Dr Mohd Adib Abd...
 
Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptxContoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
Contoh PPT Seminar Proposal Teknik Informatika.pptx
 
Prov.Jabar_1504_Pengumuman Seleksi Tahap 2_CGP A11 (2).pdf
Prov.Jabar_1504_Pengumuman Seleksi Tahap 2_CGP A11 (2).pdfProv.Jabar_1504_Pengumuman Seleksi Tahap 2_CGP A11 (2).pdf
Prov.Jabar_1504_Pengumuman Seleksi Tahap 2_CGP A11 (2).pdf
 
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptxPPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
 
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusiaKonseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
Konseptual Model Keperawatan Jiwa pada manusia
 
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsxvIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 CGP 10.pptx
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 CGP 10.pptxDEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 CGP 10.pptx
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 CGP 10.pptx
 
Bab 4 Persatuan dan Kesatuan di Lingkup Wilayah Kabupaten dan Kota.pptx
Bab 4 Persatuan dan Kesatuan di Lingkup Wilayah Kabupaten dan Kota.pptxBab 4 Persatuan dan Kesatuan di Lingkup Wilayah Kabupaten dan Kota.pptx
Bab 4 Persatuan dan Kesatuan di Lingkup Wilayah Kabupaten dan Kota.pptx
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
 
power point bahasa indonesia "Karya Ilmiah"
power point bahasa indonesia "Karya Ilmiah"power point bahasa indonesia "Karya Ilmiah"
power point bahasa indonesia "Karya Ilmiah"
 
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTXAKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
AKSI NYATA TOPIK 1 MERDEKA BELAJAR. PPTX
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
TEKNIK MENJAWAB RUMUSAN SPM 2022 - UNTUK MURID.pptx
TEKNIK MENJAWAB RUMUSAN SPM 2022 - UNTUK MURID.pptxTEKNIK MENJAWAB RUMUSAN SPM 2022 - UNTUK MURID.pptx
TEKNIK MENJAWAB RUMUSAN SPM 2022 - UNTUK MURID.pptx
 
Tim Yang Lolos Pendanaan Hibah Kepedulian pada Masyarakat UI 2024
Tim Yang Lolos Pendanaan Hibah Kepedulian pada Masyarakat  UI 2024Tim Yang Lolos Pendanaan Hibah Kepedulian pada Masyarakat  UI 2024
Tim Yang Lolos Pendanaan Hibah Kepedulian pada Masyarakat UI 2024
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
 
Panduan Memahami Data Rapor Pendidikan 2024
Panduan Memahami Data Rapor Pendidikan 2024Panduan Memahami Data Rapor Pendidikan 2024
Panduan Memahami Data Rapor Pendidikan 2024
 
Pengenalan Figma, Figma Indtroduction, Figma
Pengenalan Figma, Figma Indtroduction, FigmaPengenalan Figma, Figma Indtroduction, Figma
Pengenalan Figma, Figma Indtroduction, Figma
 
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 

Pendugaan dan-pengujian-hipotesis

  • 1. PENDUGAAN RATA-RATA POPULASI Pendugaan rata-rata populasi ( ) dilakukan dengan menggunakan rata-rata sampel ( ) dan memperhatikan simpangan bakunya ( ) • Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) diketahui, adalah Dengan n adalah banyaknya sampel • Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) tidak diketahui, adalah Dengan n adalah banyaknya sampel • Selang kepercayaan ( untuk jika simpangan baku populasi ( ) tidak diketahui tetapi , adalah Dengan n adalah banyaknya sampel Contoh: Rata-rata hasil ujian dari 40 siswa SD “X” yang diambil secara acak adalah 7,5 dengan simpangan baku 1,4. Tentukan selang kepercayaan 95 % dari nilai rata-rata seluruh siswa SD “X” tersebut! Simpangan baku populasi ( ) tidak diketahui ,n = 40 >30 = 1-0,95 = 0,05 1
  • 2. Jadi selang kepercayaan 95% bagi adalah PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis Statistik, yang lazim dinyatakan secara singkat hipotesis saja adalah pernyataan tentang sifat populasi atau pernnyataan tentang parameter populasi yang tidak diketahui kebenarannya karena data yang terkumpul atau akan dikumpulkan hanya dari sampel. Dalam pengujian hipotesis kita akan sering menggunakan istilah ”menerima” atau ”menolak” suatu hipotesis. Namun demikian perlu disadari bahwa dalam pengujian hipotesis kita tidak akan menyimpulakan bahwa hipotesis itu benar atau salah melainkan kita akan menyimpulkan bahwa hipotesis dapat diterima atau ditolak berdadasarkan apa yang diperoleh dari sampel. Secara garis besar, hipotesis dibedakan atas hipotesis nol atau hipotesis nihil yang biasanya dilambangkan dengan H0 dan hipotesis tandingan atau hipotesis alternatif dilambangkan dengan Ha atau H1 Secara umum, langkah-langkah pengujian hipotesis adalah sebagai berikut: 1. Menentukan hopotesis nol (H0) dan hipotesis alternatifnya (H1) Kalau nanti yang diuji adalah parameter (dalam penggunaannya nanti bisa rata-rata , proporsi , simpangan baku , dan lain-lain), maka akan didapat hal-hal: a. Hipotesis mengandung pengertian sama. Dalam hal ini pasangan H0 dan H1 adalah 1. H0 : = H1 : 2. H0 : = H1 : 3. H0 : = H1 : b. Hipotesis mengandung pengertian maksimum. Maka pasangan H0 dan H1 adalah H0 : 2
  • 3. H1 : c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Maka pasangan H0 dan H1 adalah H0 : H1 : 2. Menentukan taraf signifikansi ( ) 3. Memilih statistik uji yang sesuai 4. Menentukan kriteria keputusan Kriteria keputusan berkaitan erat dengan daerah kritis. Penentuan daerah kritis berkaitan dengan H1 , yaitu sebagai berikut: 1. Jika H1 mempunyai rumusan tidak sama dengan, maka dalam distribusi statistik yang digunakan, normal untuk angka z, Student untuk angka t, dst; didapat dua daerah ktritis masing-masing pada ujung –ujung distribusi. Luas daerah kritis atau daerah penolakan pada tiap ujung adalah . Karena ada dua daerah penolakan maka pengujian hipotesis dinamakan uji dua pihak. 2. Jika H1 mempunyai rumusan lebih dari, maka daerah kritis ada di ujung sebelah kanan dan luasnya adalah . 3. Jika H1 mempunyai rumusan kurang dari, maka daerah kritis ada di ujung sebelah kiri dan luasnya adalah 5. Perhitungan 6. Menarik kesimpulan 1. Pengujian parameter rata-rata Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan 3
  • 4. H0 : = H1 : Jika diketahui Jika tidak diketahui Jika diketahui, H0 ditolak jika atau Jika tidak diketahui, H0 ditolak jika atau • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : Jika diketahui, H0 ditolak jika Jika tidak diketahui, H0 ditolak jika • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : Jika diketahui, H0 ditolak jika Jika tidak diketahui, H0 ditolak jika Keterangan: Yang dimaksud dengan adalah bilangan z sedemikian sehingga luas daerah di bawah kurva normal baku di atas sumbu x dari ke kanan adalah atau P(z > ) = 4
  • 5. 2. Pengujian parameter proporsi Pengujian hipotesis proporsi bisa dijumpai pada pengujian jaminan kualitas Misalkan dipunyai populasi binom dengan proporsi peristiwa A = . Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan H0 : = H1 : H0 ditolak jika atau • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika 3. Pengujian parameter variansi Ketika menguji rata-rata untuk populasi normal, di mana simpangan baku diketahui. Harga yang diketahui diperoleh dari pengalaman, untuk menentukan besarnya perlu diadakan pengujian. Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan H0 : = H1 : H0 ditolak jika atau Derajat kebebasan (n – 1) 5
  • 6. • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika Derajat kebebasan (n – 1) • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika Derajat kebebasan (n – 1) 4. Pengujian kesamaan dua rata-rata Banyak penelitian yang membandingkan antara dua keadaan atau tepatnya dua populasi, misalnya membandingkan dua cara mengajar, daya sembuh obal dan lain-lain. Misalkan kita mempunyai dua populasi normal dengan rata-rata masing-masing dan sedangkan simpangan bakunya dan . Secara independen dari masing-masing populasi diambil sampel acak berukuran dan sehingga diperoleh dan . Kan diuji rata-rata dan Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan H0 : = H1 : Jika dan diketahui Jika dan diketahui H0 ditolak jika atau Jika dan tidak diketahui atau data berpasangan 6
  • 7. Jika dan tidak diketahui Dengan Jika data berpasangan (dependen) Dengan adalah rata-rata (masing- masing data kelompok satu dikurangi kelompok dua) adalah simpangan baku selisish pasangan H0 ditolak jika atau Jika data independen, derajat kebebasan adalah • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : Jika dan diketahui H0 ditolak jika Jika dan tidak diketahui atau data berpasangan H0 ditolak jika Jika data independen, derajat kebebasan adalah • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : Jika dan diketahui H0 ditolak jika Jika dan tidak diketahui atau data berpasangan H0 ditolak jika Jika data independen, derajat kebebasan adalah 5. Pegujian kesamaan dua proporsi Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan 7
  • 8. H0 : = H1 : Dengan H0 ditolak jika atau • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika 6. Pengujian kesamaan dua variansi Hipotesis Statistik Uji Kriteria Keputusan H0 : = H1 : Dengan adalah variansi populasi pertama beukuran adalah variansi populasi kedua beukuran H0 ditolak jika atau • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika 8
  • 9. • H0 : = H1 : Atau • H0 : H1 : H0 ditolak jika Contoh: 1. Sampel acak mengenai satu jenis barang telah diambil dari dua kumpulan yang dihasilkan mesin A dan B. Dari mesin A diambil 200 produk. 19 produk rusak. Dari mesin B diambil 100 produk dan 5 produk rusak. Ujilah dengan , apakah ada perbedaan kualitas produk yang dihasilkan mesin A dan mesin B? Penyelesaian: 1. Hipotesis: H0 : = H1 : 2. Taraf signifikansi: 3. Statistik uji: 4. Kriteria keputusan: 9
  • 10. H0 ditolak jika atau H0 ditolak jika atau 5. Perhitungan 6. Kesimpulan Karena maka H0 diterima atau = Jadi belum cukup bukti bahwa ada perbedaan kualitas produk yang dihasilkan mesin A dan mesin B 10
  • 11. 2. Penelitian tehadap dua metode penimbangan mengasilkan gram dan gram. Penimbangan masing-masing dilakukan sebanyak 13 kali. Ada anggapan bahwa metode kesatu menghasilkan penimbangan dengan variabilitas lebih kecil. Benarkah hal tersebut? Ujilah dengan Penyelesaian: 1. Hipotesis: H0 : = H1 : 2. Taraf signifikansi: 3. Statistik uji: 4. Kriteria keputusan: H0 ditolak jika H0 ditolak jika H0 ditolak jika H0 ditolak jika H0 ditolak jika 11
  • 12. 5. Perhitungan 6. Kesimpulan Karena maka H0 diterima atau Jadi tidak cukup bukti bahwa metode kesatu menghasilkan penimbangan dengan variabilitas lebih kecil. 12
  • 13. 3. Ada dua macam pengukuran kelembapan suatu zat. Cara ke I dilakukan 10 kali menghasilkan variansi 24,7 dan cara ke II dilakukan 13 kali dengan variansi 37,2. Dengan , tentukan apakah kedua cara pengukuran memiliki variansi yang homogen? Penyelesaian: 1. Hipotesis: H0 : = H1 : 2. Taraf signifikansi: 3. Statistik uji: 4. Kriteria keputusan: H0 ditolak jika atau H0 ditolak jika atau H0 ditolak jika atau 5. Perhitungan: 6. Kesimpulan 13
  • 14. Karena maka H0 diterima atau Jadi cukup bukti bahwa variansi kedua metode homogen. 14