PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN
HIPOTESIS
BAB 1 : PENGUJIAN HIPOTESIS
A. Pendahuluan
Hipotesis pada dasarnya merupakan suatu proposisi atau anggapan yang
mungkin benar dan sering digunakan sebagai dasar pembuatan keputusan atau
pemecahan persoalan untuk dasar penelitian lebih lanjut.
B. Jenis Kesalahan (Type of Error)
Ada dua jenis kesalahan yang bias terjadi di dalam pengujian hipotesis.
Kesalahan bisa terjadi karena kita menolak hipotesis nol padahal hipotesis nol
itu benar atau menerima hipotesis nol padahal hipotesis nol itu salah.
Kesalahan yang disebabkan karena kita menolak hipotesis nol padahal hipotesis
nol itu benar disebut kesalahan jenis pertama atau type 1 error. Sebaliknya
kesalahan yang disebabkan karena kita menerima hipotesis nol padahal hipotesis
itu salah disebut kesalahan jenis 2 atau type 2 error.
Situasi
|
Keputusan
Ho Benar
Ho Salah
Terima HoKeputusan tepat (1 – α)Kesalahan jenis 2 (β)Tolak HoKesalahan
jenis 1 (α)Keputusan tepat (1 – β)
C. Perumusan Hipotesis
Hipotesis yang berupa anggapan/pendapat dapat didasarkan atas :
a) Teori
b) Pengalaman
c) Ketajaman berpikir. Orang yang cerdas
sering mempunyai pendapat tentang pemecahan suatu persoalan
Hipotesis dinyatakan dalam Ho dan Ha atau H1 sebagai
alternatifnya. Ho selalu dinyatakan dalam bentuk :
Ho ; d = 0
dan hipotesis alternatif mempunyai bentuk
a) H1 ; d < 0
b) H1 ; d > 0
c) H1 ; d ≠ 0
(a)dan (b) disebut pengujian satu arah (one tail) dan (c) disebut pengujian
dua arah (two tail test).
Gambar pengujian dua arah :
D. Pengujian Hipotesis Tentang Rata-rata
1. Pengujian Hipotesis Satu Rata-rata
Urutan yang perlu diperhatikan dalam pengujian hipotesis tentang satu
rata- rata adalah sebagai berikut :
1.
i. Rumuskan hipotesis
H0 : μ = μ0
H1 : μ < μ0 atau μ > µ0
atau μ ≠ µ0
1.
ii. Tentukan
nilai α = tingkat nyata (significan level) = probabilitas untuk melakukan
kesalahan jenis I dan cari nilai Zα atau Zα/2dari Tabel
Normal
1.
iii. Hitung Z0
sebagai kriteria pengujian, rumus
untuk n ≥30
Jika n < 30 maka Z0, Zαatau Zα/2 diganti
dengan t0, tαatau tα/2.
Dengan rumus to adalah :
Dengan derajat kebebasan n – 1.
1.
iv.
Pengujian hipotesis dan pengambilan kesimpulan
2.
H0 : μ = μ0 apabila
Z0 > Zα, Ho ditolak
H1 : μ > μ0 apabila Z0
≤ Zα, Ho diterima
1.
H0 : μ = μ0 apabila
Z0 < – Zα, Ho ditolak
H1 : μ < μ0 apabila Z0 ≥ –
Zα, Ho diterima
1.
H0 : μ = μ0 apabila
Z0 > Zα/2 atauZ0 < -Zα/2, Ho
ditolak
H1 : μ ≠ μ0 apabila -Zα/2 ≤ Z0
≤ Zα/2, Ho diterima
Contoh 1:
Sebuah perusahaan alat olah raga mengembangkan jenis batang pancing
sintetik, yang dikatakan mempunyai kekuatan dengan rata-rata 8 kg dan simpangan
baku 0,5 kg. Ujilah hipotesa yang menyatakan bahwa rata-rata kekuatan batang
pancing adalah 8 kg dengan alternative lebih besar dari 8 kg bila suatu sample
50 batang pancing itu setelah dites memberikan kekuatan rata-rata 8,4 kg.
Gunakan α = 5%.
Jawab :
H0 : μ = 8 kg
H1 : μ > 8 kg
α = 5%, Zα= 1,64 dari tabel normal
=
α = 5%
|
|
Oleh karena Z0 > Zα, maka H0 ditolak,
yang berarti bahwa rata-rata kekuatan batang pancing adalah lebih dari 8 kg.
Contoh 2:
Waktu rata-rata yang diperlukan permahasiswa untuk mendaftar ulang pada
semester ganjil di suatu perguruan tinggi adalah 20 menit dengan simpangan baku
5 menit. Suatu prosedur pendaftaran baru yang menggunakan mesin antrian sedang
dicoba. Bila sample 12 mahasiswa memerlukan waktu pendaftaran rata-rata 8 menit
dengan simpangan baku 3,2 menit dengan system baru tersebut, ujilah hipotesis
yang menyatakan bahwa rata-ratanya sekarang tidak sama dengan 20 menit. Gunakan
α = 5%.
Jawab :
n = 12, = 8 menit, s =3,2 menit, µo = 20 menit
H0 : μ = 20 menit
H1 : μ ≠ 20 menit
=
α = 0,05 dan derajat kebebasan = n – 1 = 12 – 1 = 11
t α/2(n -1) =t 0,025(11) = 2,2010 dan – t 0,025(11)
= – 2,2010
Daerah Kritis :
|
|
||||||
Kesimpulan :
Karena t0 = – 12,9 < -tα/2 - -2,2010 maka H0
ditolak. Berarti bahwa rata-rata lamanya pendaftaran studi dengan menggunakan
mesin antrian tidak sama dengan 20 menit, bahkan hanya membutuhkan waktu 8
menit, jadi sebaiknya diberlakukan system pendaftaran yang baru dengan mesin antrian.
1.
2. Pengujian Hipotesis Dua Rata – rata.
Dalam praktek, seringkali ingin diketahui apakah ada perbedaan yang berarti
dari dua rata-rata populasi. Misalnya
1.
Kecepatan dalam mengerjakan suatu pekerjaan antara
pekerja pria dan wanita
2.
Kekuatan dua jenis besi berani
3.
Lamanya menyala bola lampu merek A dan B
Perumusan Hipotesisnya adalah sebagai berikut :
H0 : μ1 – μ2 = 0 atau μ1
= μ2 (Tidak ada perbedaan, atau sama)
(1) Ha : μ1 – μ2 > 0
(ada perbedaan μ1 > μ2 )
(2) Ha : μ1 – μ2 < 0
(ada perbedaan μ1 < μ2 )
(3) Ha : μ1 – μ2 ≠ 0 (μ1
berbeda dengan μ2 )
a). Bila n > 30 (sample besar)
Z0 =
=jika
b). Bila n ≤ 30 (sample kecil)
t0 =
t0 mempunyai distribusi t dengan derajat kebebasan sebesar
n1 + n2 -2.
Contoh :
Seorang pemilik toko yang menjual 2 macam bola lampu merek A dan B,
berpendapat bahwa tak ada perbedaan rata-rata lamanya menyala bola lampu kedua
merek tersebut dengan alternative ada perbedaan. Untuk menguji pendapatnya
dilakukan percobaan dengan menyalakan 100 buah bola lampu merek A dan 50 buah
bola lampu merek B, sebagai sample acak. Ternyata bola lampu merek A dapat
menyala rata-rata selama 952 jam, sedangkan merek B 987 jam, masing-masing
dengan simpangan baku sebesar 85 jam dan 92 jam. Dengan menggunakan α = 5%,
ujilah pendapat tersebut.
Jawab :
H0 : μ1 – μ2 = 0
Ha : μ1 – μ2 ≠ 0
n1 = 100, = 952, σ1 = 85
n2 = 50, = 987, σ2 = 92
n2 = 50, = 987, σ2 = 92
Z0 = =
Untuk α = 5%, Z α/2 = 1,96
|
|
Kesimpulan :
Karena Z0 = -2,25 < -Zα/2 = – 1,96 maka H0
ditolak. Berarti rata-rata lamanya menyala bola lampu dari kedua merek tersebut
tidak sama.
3. Pengujian Hipotesis Rata-rata, Variance Tidak Diketahui
a. Uji beda rata-rata sampel besar (n >30). ((s1 ¹s2 tidak
diketahui)
Digunakan rumus:
s2= Varian sample
Kasus: “Pendapatan sebelum dan sesudah promosi sama??
Anda disuruh untuk menguji pernyataan tersebut, pada a = 5 %, kemudian anda
mengamati selama 36 hari sebelum ada promosi, dengan rata-rata penjualan Rp.
13,17 dan standar deviasi Rp. 2,09. Setelah ada promosi: Rata-rata pendapatan
Rp 7,55 dan St.deviasi Rp. 1,09.
Langkah Pengujian hipotesa:
1. Merumuskan hipotesa:
Ho = m1 – m2 = 0
Ha = m1 – m2 ¹ 0
2. Menentukan taraf nyata ( 5%). Nilai kritis Za/2 = Z0,025 =1,96
Lihat tabel luas wilayah kurva normal.
Z
-1,96
1,96
3. Alat Uji
= 13,95
4. Kriteria
Lihat kurva diatas.
Tolak Ho
Tolak Ho
Z
-1,96
1,96
5. Keputusan
Tolak Ho, artinya tidak cukup bukti untuk mendukung pernyataan diatas, yang
mengatakan, bahwa rata-rata pendapatan perusahaan sebelum dan sesudah promosi
sama
b. Uji beda rata-rata sampel kecil (n <30). (s1 ¹s2 tidak
diketahui)
Digunakan rumus:
Ujilah pernyataan: Obat “X” dan obat “Y” memiliki efek yang sama
terhadap penurunan berat badan?
Obat “X”
|
|
Ana
|
5.5
|
Ani
|
6.0
|
Anu
|
4.0
|
Ano
|
4.0
|
Ane
|
4.5
|
Bada
|
5.0
|
Badi
|
5.0
|
Badu
|
5.5
|
Bado
|
5.5
|
Bade
|
5.0
|
Obat “Y”
|
|
DONA
|
5.0
|
DONI
|
5.5
|
DONU
|
5.0
|
DONO
|
4.0
|
DONE
|
3.5
|
TOGA
|
3.0
|
TOGI
|
3.5
|
TOGU
|
4.0
|
TOGO
|
4.0
|
TOGE
|
3.5
|
Langkah-langkah pengujian hipothesis
1. Rumuskan Hipothesis:
Ho = 0 : Obat “X” dan “Y” memiliki efek yang sama terhadap penurunan berat
badan.
Ha ¹ 0: Obat “X” dan “Y” memiliki efek yang TIDAK sama terhadap
penurunan berat badan.
2. Menentukan Taraf nyata (a) = 5 %
3. Memilih Statistik Uji yang sesuai
Mencari T hitung
dimana derajat bebas db= (n1 +n2) - 2 , Sebesar
2,1009
4. Menentukan kriteria keputusan
Tolak Ho
- ta/2= – 2,1
ta/2=
2,1 t hit= 2,714
5. Keputusan
Tolak Ho, sehingga pernyataan kedua jenis obat tersebut memberi efek
penurunan berat badan yang sama tidak dapat diterima.
4. Pengujian Hipotesis Rata-rata Data Berpasangan
Data berpasangan adalah data yang memiliki dua perlakuan berbeda pada objek
atau sampel yang sama
Misalnya.
Pengaruh Produktivitas sebelum dan sesudah pelatihan bagi Badu. Jadi disini
ada dua perlakuan, pada sampel yang sama. Data seperti ini disebut data tidak
bebas atau non-independent.
Alat Uji Statistik
Dengan standar deviasi,
Dimana,
t : Nilai distribusi t
: Nilai rata-rata perbedaan antara pengamatan berpasangan
Sd : Standar deviasi dari perbedaan antara pengamatan berpasangan
n : Jumlah pengamatan berpasangan
d : Perbedaan antara data berpasangan
Kasus. Bagaimana dampak Bom di Indonesia terhadap harga saham?
Prsh
|
Harga Sebelum bom
|
Hrg. sesudah Bom
|
A
|
9
|
5
|
B
|
5
|
5
|
C
|
7
|
6
|
D
|
6
|
4
|
E
|
8
|
6
|
F
|
7
|
4
|
G
|
4
|
2
|
H
|
4
|
1
|
I
|
3
|
3
|
J
|
7
|
6
|
Penyelesaian:
1. Perumusan Hipotesa
Ho : md = 0
Ha : md ¹ 0
2.Menentukan taraf nyata 5 %. Nilai t-Student dengan taraf nyata % % uji
satu arah dengan derajat bebas(db) n-1 = 9 adalah 2,262
3. Melakukan Uji statistik
Sebelum
|
Sesudah
|
d
|
d2
|
9
|
5
|
-4
|
16
|
5
|
5
|
0
|
0
|
7
|
6
|
-1
|
1
|
6
|
4
|
-2
|
4
|
8
|
6
|
-2
|
4
|
7
|
4
|
-3
|
9
|
4
|
2
|
-2
|
4
|
4
|
1
|
-3
|
9
|
3
|
3
|
0
|
0
|
7
|
6
|
-1
|
1
|
→
→
Kriteria Keputusan
Tolak Ho
- 0,432 1,833
Keputusan
Tolak Ho (md = 0) berati terima Ha (md ¹ 0) Berarti harga saham sebelum dan
sesudah ada bom tidak sama.
5. Pengujian Hipotesis untuk Proporsi
1.
a. Pengujian Hipotesis untuk
Satu Proporsi
Dalam praktek, yang harus diuji seringkali berupa pendapat tentang proporsi
(persentase). Misalnya persentase barang yang rusak = 10%, nasabah yang tidak
puas = 25%, penduduk suatu daerah yang buta huruf = 15%, dan lain sebagainya.
Pengujian hipotesis dinyatakan dalam proporsi.
Perumusan hipotesis sebagai berikut :
H0 : p = p0
H1 : p > p0, atau p < p0, atau p ≠ p0
Cara
pengujiannya sama dengan pengujian rata-rata.
Z 0 =
Dimana : n = banyaknya elemen sample
X = banyaknya elemen sample dengan karakteristik tertentu
P0 = proporsi hipotesis.
Contoh soal :
Seorang pemborong menyatakan bahwa di 70% rumah-rumah yang baru dibangun di
kotaYogyakartadipasang suatu alat pendeteksi gempa bumi. Apakah anda setuju
dengan pernyataan tersebut bila diantara 15 rumah baru yang diambil sebagai
sample secara acak ternyata terdapat 8 rumah yang menggunakan alat pendeteksi
gempa bumi tersebut. Gunakan taraf nyata 0,10.
Jawab :
X = rumah yang menggunakan alat pendeteksi gempa bumi = 8
n = 15
H0 : p0 = 0,7
H1 : p0 ≠ 0,7
α = 0,10, maka Zα/2 = Z0,05 = 1,645
Z0 =
Daerah kritis :
Kesimpulan :
Karena Z0 terletak antara –Zα/2 dan Zα/2
maka terima H0, yang berarti bahwa tidak ada alasan yang
kuat untuk meragukan pernyataan pemborong di atas.
b. Pengujian Hipotesis untuk Dua Proporsi
Untuk menguji proporsi dari dua populasi digunakan suatu pengujian
hipotesis yang menggunakan perumusan hipotesis sebagai berikut :
H0 : p1 – p2 = 0 atau p1 = p2
dengan
H1 : p1 – p2 > 0 atau p1
> p2
p1 – p2 < 0 atau p1 < p2
p1 – p2 ≠ 0 atau p1 ≠ p2
Dengan rumus untuk
Z0 =
Contoh :
Sebuah pabrik rokok memproduksi dua merek rokok yang berbeda. Ternyata 56
orang diantara 200 perokok menyukai merek A dan 29 diantara 150 perokok
menyukai merk B. Dapatkah kita menyimpulkan pada taraf nyata 0,06 bahwa merek A
terjual lebih banyak daripada merek B?
Jawab :
p1 = ; p2 =
H0 : p1 – p2 = 0 atau p1 = p2
H1 : p1 – p2 > 0 atau p1
> p2
α = 0,06, Zα = 1,55
Z0 =
Z0 =
Daerah kritis
Z = 1,55 Z = 40,18
Kesimpulan :
Karena Z0 = 40,18 > Zα = 1,55 maka tolak H0.
Yang berarti proporsi penjualan rokok merek A lebih banyak daripada penjualan
rokok merek B.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar