Pengujian Hipotesis Deskriptif ( Statistik P arametrik dan Nonparametrik )

1. PengujianHipotesisDeskriptif(StatistikParametrikdanNonparametrik)PengujianHipotesisDeskriptif(StatistikParametrikdanNonparametrik)

2. Jikadatanya interval rasio, distribusi data normal danjumlah data besar (>30) digunakanstatistikparametris • Jikadatanya nominal/ordinal, ataudistribusi data tidak normal (bebas), ataujumlah data kecil (<30) digunakanstatistik non parametris

3. UjiStatistikParametrik • Syaratujiparametrik: • Skala data interval ataurasio • Data berdistribusi normal  • Padauji t danuji F untukdua sample ataulebih, kedua sample harusdaripopulasi yang mempunyaivarianssama. • Jumlah data besar (>30) • Sampelberasaldaripopulasi • Sampeldiambilsecara random

4. PERHITUNGAN UJI HIPOTESIS DISKRIPTIF STATISTIK PARAMETRIS Uji yang dilakukan: t test, , z test, Anova test (F test) • Uji: t-test 1 sampel • Rumus yang digunakan t atau z • Rumus z digunakanjikasimpanganbakupopulasidiketahui → karenaumumnyasimpanganbakutidakdiketahui → seringdipakairumus t test • Macamuji: ujiduafihak (two tail test) danujisatufihak (one tail test) RUMUS t:t = (x – μo) / (s/√n) • t = nilai t yang dihitung = t hitung • x = rata-rata x • μo = nilai yang dihipotesiskan • s = simpanganbaku • n = jumlahsampel

5. UJI DUA FIHAK (TWO TAIL TEST) • Ujiduafihakdigunakanjika Ho berbunyi: “… samadengan …” dan Ha berbunyi: “…tidaksamadengan …” • Ho: “dayatahanlampumerk X samadengan 60 jam” • Ha: “dayatahanlampumerk X tidaksamadengan 60 jam” • Kesimpulan: Ho diterimajika t hitung ≤ t tabel

6. UJI SATU FIHAK (ONE TAIL TEST) UJI PIHAK KIRI • Ho = “… lebihbesaratausamadengan (≥)…” H1 = “… lebihkecil (<)…” • Contoh: Ho = “Dayatahankaryawanberdirilebihbesardansamadengan 2 jam” H1 = “Dayatahankaryawanberdirilebihkecildari 2 jam” • Kesimpulan: Ho diterimajika t hitung ≥ t tabel UJI PIHAK KANAN Ho = “… lebihkecilatausamadengan (≤)…” H1 = “… lebihbesar (>)…” • Contoh: Ho = “Pasien RSUD dalamseharilebihkecildansamadengan 50 orang” H1 = “Pasien RSUD dalamseharilebihbesar 50 orang” • Kesimpulan: Ho diterimajika t hitung ≤ t tabel

7. STATISTIK NON PARAMETRIS • Data: nominal atau ordinal • Uji data nominal: (1) Test Binomial, (2) Chi Kuadrat (χ2) • Uji data ordinal: Run Test

8. HIPOTESIS DESKRIPTIF UNTUK HIPOTESIS NON PARAMETRIK UJI BINOMIAL • Fungsi: untukmengujihipotesisbilapopulasiterdiridari 2 kategori. Ex: pria-wanita, IPA-IPS • Syarat: • Populasiterdiri 2 kategori • Data Nominal/ data diskrityaitu data yang diperolehdarihasilmembilangbukanmengukur. • Jumlahsampelkecil (<25) • Distribusi data Binomial (terdiri 2 kelas): kelasdengankategori (x) dankelasdenganketegori (N-x) • Ketentuan: Bilaharga ƿ >α , Ho diterima (Ƿ = proporsikasus/koefisien binomial. Keterangan: Ƿ = dilihatpadatabel binomial) α = tarafkesalahan ( 1% = 0,01)

9. SyaratPenerimaandanpenolakanHipotesis (SecaraStatistik) Ho: adalahhipotesis yang menunjukkantidakadaperbedaanantara data sampeldenganpopulasi. Ha: adalahhipotesis yang menunjukkanadaperbedaanantara data sampeldenganpopulasi. Syarat Ho diterimajikanilai ƿ > α (nilai sig.) jikatidakmaka Ho ditolakdan Ha diterima

10. Contoh Binomial 1. Dalampenelitiantentangkecenderunganrespondenmemilihtempatbelanja minimarket dantoko. Jumlahsampel 24 konsumen, 14 orangmemilihdi minimarket, 10 orangmemilihditoko. Dengantarafkesalahan (α) ditetapkan 1% = 0,01. Maka: • Diketahui: • Sampel (N) = 24 • Frekuensikelasterkecil (x) = 10 • α =1% = 0,01 b. Hipotesisstatistik:Keterangan: Ho = p1 = p2 = 0,5 (peluangorangmemilihtempatbelanjadi minimarket atautokoadalahsama 50%) Ha = p1 ≠ p2 ≠ 0.5 (peluangorangmemilihtempatbelanjadi minimarket atautokotidaksama) (p =probabilitas)

11. c. Penyelesaian: • CekTabel (N=24, x=10) → koefisien binomial (ρ) = 0,271 2. Syarat Ho diterimajikanilai ƿ > α 3. nilai ƿ = 0,271 4. Maka Ho diterimakarenanilai ƿ (0.271) > α (0,01) 5. Kesimpulan: kemungkinan/peluangorang-orangmemilihberbelanjadi minimarket atauditokoadalahsama50%

12. CHI KUADRAT (χ2) • Syarat: (1) Populasiterdiridari 2 ataulebihkelas, (2) Data Nominal, (3) Sampelnyabesar • Ho = “Peluangmemilih x atau y adalahsamabesaryaitu 50%” • Ketentuan: Ho diterimajikaχ2 hitung < χ2 tabel (dengandkdantarafkesalahantertentu) • dk = kebebasanuntukmenentukanfrekuensi yang diharapkan, jikapeluangnya 2 (x atau y) makadk = Nk-1 Contoh:Penelitiantentangwarnasepatudipilihkaryawankantor. Jumlahsampel 3000 karyawan, 1000 warnahitam, 900 warnaputih, 600 coklat, 500 warna lain • Ho =“Peluangkaryawanmemilihempatwarnasepatuadalahsama” • Jikadk = 3, α = 5% → χ2 tabel = 7,815, danχ2 hitung = 226,67 • Kesimpulan: Ho ditolak

13. RUN TEST • Untukmengukururutansuatukejadian random atautidak (pada data ordinal) • Caranyadenganmemperhatikanjumlah “run” • Run adalahkejadian yang berurutan • Contoh: @@@ ## @ ### @@ # @@ = 7 run • Ho = “Urutandalammemilih … adalah random” • Ketentuan: Ho diterimajika r observasiberadadiantara r kecil (tabel) dan r besar (tabel)

14. Run adalahsatuataulebihlambang-lambang yang identik yang didahuluiataudiikutiolehsuatulambang yang berbedaatautidakadalambangsamasekali.

16. Contoh Run (s) • Berikutadalahurutandudukmahsiswadanmahasiswidalamsuatukelas: LL P L PP L P L P L P LL P LLLLLLL PP L P LL PP LLLLLL • L = Laki-laki, P = Perempuan