Tap Tugas II

Teknik Analisa Perencanaan I


Tugas Praktikum II Statistik Inferensi

Oleh :R. Mohammad Eddo S - 3609100010 Hesti Martadwiprani - 3609100014 Ainun Dita Febriyanti - 3609100019

Teknik Analisa Perencanaan ISTATISTIK INFERENSI

Statistik inferensi dilakukan setelah statistik deskriptif. Pada statistik deskriptif dilakukan deskripsi pada data. Statistic inferensi adalah metode analisis data (berasal dari sampel suatu populasi tertentu) yang melakukan perkiraan/peramalan sehingga dapat membantu penentuan kesimpulan umum suatu populasi. Singkatnya, statistik inferensi dapat membantu dalam pengambilan keputusan khususnya bagi perencana.

UJI HIPOTESIS DALAM SPSS Aplikasi analisis uji hipotesis dengan menggunakan SPSS dicontohkan dengan metode hipotesis komparatif (uji perbedaan). Pada praktikum ini, dilakukan analisis hipotesis dua sampel independen/bebas serta analisis hipotesis dua sampel berpasangan. Berikut ini adalah contoh kasus serta prosedur analisa dalam SPSS. Uji Hipotesis dua sampelindependen/bebas

Uji Hipotesis Dua Sampel Independen/BebasSuatu penelitian menyebutkan bahwa salah satu perusahaan obat penurun berat badan di Surabaya mengeluarkan dua produk obat baru, yaitu obat A dan obat B. Perusahaan tersebut melakukan percobaan dengan memberi obat A pada 20 orang relawan dan obat B pada 20 orang relawan lain selama 1,5 bulan untuk menguji obat merupakan data penurunan berat badan selama selang waktu 1,5 bulan. tersebut. Berikut

No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Jenis Obat A A A A A A A A A A A A A

Penurunan Berat (kg) 55 50 47 45 40 61 58 45 55 47 43 60 60

Jenis Obat B B B B B B B B B B B B B

Penurunan Berat (kg) 45 45 60 58 55 55 44 45 46 50 52 54 55

Teknik Analisa Perencanaan I14 15 16 17 18 19 20 A A A A A A A 44 46 55 50 40 43 44 B B B B B B B 56 60 61 43 44 57 55

Berdasarkan data tabel diatas, maka dilakukan uji t untuk dua sampel variable independen dikarenakan: Jumlah sampel kecil, jauh dibawah 30 Data dianggap berdistribusi normal Hanya ada dua variable dan kedua variable tersebut independen satu sama lain. Uji t untuk variabel dua jenis obat, yang terdiri dari variabel obat A dan variabel obat B.

Berikut ini merupakan tahapan dalam uji t untuk dua sampel independen melalui SPSS :

1. Mengubah format data tabel 1 ke dalam SPSS menjadi sebagai berikut :


Catatan : >> Jenis Obat dilakukan system kode dengan cara menentukan kode 1 mewakili variabel jenis obat A, dan kode 2 mewakili variabel jenis obat B. Untuk mengisi kode variabel gender maka pilih VARIABLES VIEW lalu pilih kolom VALUES untuk memberikan kode.

2. Setelah input data selesai, dilakukan proses nalisis. Pilih menu Analyze kemudian pilih submenu Compare Means, kemudian pilih Independent Sample T Test. Maka tampak di layar sebagai berikut :


3. Muncul kotak dialog Independent-Samples T-test seperti gambar berikut ;


4. Masukkan variabel Penurunan Berat Badan pada Test Variable(s). Kemudian pilih variabel Jenis Obat pada Grouping variable. Kemudian klik mouse pada Define Group, maka tampak layar sebagai berikut :

5. Pada kotak dialog Define Group, pilih use specified values untuk Group 1 isi dengan angka 1 sedangkan untuk Group 2 isi dengan angka 2. Tekan Continue untuk kembali ke kotak dialog sebelumnya. 6. Pada kolom Option, biarkan kepercayaan tetap 95 % dan pada Missing Values, tetap pada pilihan Exclude cases analysis by analysis. Tekan continue kemudian tekan OK.

ANALISIS OUTPUT Analisis Output PertamaGroup Statisti cs Jenis Obat A B N 20 20 Mean 49.40 52.00 St d. Dev iation 6.908 6.164 St d. Error Mean 1.545 1.378

Penurunan Berat Badan (kg)

Pada bagian pertama dapat diketahui ringkasan statistic kedua sampel. Untuk penurunan berat badan jenis obat A mempunyai belanja rata-rata penurunan berat badan rata-rata sebesar 49,4 kg, sedangkan untuk penurunan berat badan jenis obat B mempunyai penurunan berat badan rata-rata sebesar 52 kg. Dapat diketahui bahwa penurunan berat badan jenis obat B lebih tinggi daripada penurunan berat badan obat jenis A.

Teknik Analisa Perencanaan IAnalisis Output KeduaIndependent Samples Test Lev ene's Test f or Equality of Variances t-t est f or Equality of Means 95% Conf idence Interv al of the Dif f erence Lower Upper -6.791 -6.793 1.591 1.593

F Penurunan Berat Badan (kg) Equal v ariances assumed Equal v ariances not assumed .326

Sig. .571

t -1.256 -1.256

df 38 37.517

Sig. (2-tailed) .217 .217

Mean Dif f erence -2.600 -2.600

St d. Error Dif f erence 2.070 2.070

Pada tahap ini menggunakan F test dengan ketentuan hipotesis sebagai berikut : Ho = Tidak ada perbedaan antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B. Hi = Ada perbedaan antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B.

Pengambilan Keputusan: a. Jika probabilitas > 0,05 maka Ho diterima

b. Jika probabilitas < 0,05 maka Ho ditolak

Keputusan: Terlihat bahwa F hitung untuk penurunan berat badan dengan Equal variance assumed (diasumsi kedua varians adalah sama atau menggunakan pooled variance t test) adalah 0,326 dengan probabilitas 0.571. Oleh karena probabilitas > 0.05, maka Ho diterima atau tidak ada perbedaan antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B.

2. Analisis dengan memakai t test untuk asumsi varians sama.

Teknik Analisa Perencanaan IHipotesis Ho = Tidak ada perbedaan nilai antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B. Hi = Ada perbedaan nilai antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B.

Pengambilan Keputusan: Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel : a. Jika statistic hitung (angka t output) > statistic tabel (t tabel), maka Ho ditolak b. Jika statistic hitung (angka t output) < statistic tabel (t tabel), maka Ho diterima

Diketahui t hitung adalah -1,256 dengan ketentuan statistic tabel t: a. Tingkat signifikansi () adalah 5 %, uji dilakukan 2 sisi. b. Df atau derajat kebebasan adalah 38

Dari tabel t didapatkan angka 2,024

Ho ditolak

Ho diterima

Ho ditolak

-2,024 Keputusan :

-1,256

oleh karena t hitung terletak pada daerah Ho diterima, maka Tidak ada perbedaan nilai antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B .

Pengujian berdasarkan probabilitas : Jika probabilitas > 0.05, maka Ho diterima. Jika probabilitas < 0.05, maka Ho ditolak.

Keputusan : Pada output tampak nilai probabilitas 0,217. Oleh karena probabilitas di atas nilai 0,05 maka Ho diterima dengan kesimpulan yang sama dengan cara perbandingan t hitung dengan t test yaitu

Teknik Analisa Perencanaan ITidak ada perbedaan nilai antara penurunan berat badan jenis obat A dengan penurunan berat badan obat jenis B.

Uji Hipotesis Dua Sampel Berpasangan/Dependen

Suatu sekolah menyelenggarakan pelajaran tambahan matematika bagi siswa yang memiliki nilai kurang bagus pada semester pertama. Pelajaran tambahan diberikan awal semester sampai akhir semester dua. Apakah pelajaran tambahan itu memberi pengaruh semakin baik atau jelek pada nilai semester berikutnya? Untuk membuktikan hipotesis tersebut, diambil responden 20 siswa yang mengikuti pelajaran tambahan tersebut. Berikut data nilai raport semester pertama dan semester dua dari 20 siswa tersebut. No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nilai Semester Satu 45 50 54 44 35 40 50 52 55 44 45 42 49 50 50 52 47 40 39 50 Nilai Semester Dua 60 60 70 65 70 75 75 65 70 75 65 70 75 75 77 69 70 75 77 75

Pada analisa ini dilakukan uji t paired dengan criteria :

Teknik Analisa Perencanaan IJumlah sampel kecil (dibawah 30 buah) Data dianggap berasal dari populasi yang berdistribusi normal Kedua data adalah dependen atau berpasangan. Disebut demikian karena pada obyek yang sama, 20 siswa mengalami perlakuan yang berbeda yaitu nilai matematika yang semakin baik dan semakin jelek setelah dan sebelum adanya pelajaran tambahan matematika.

Tahapan dalam uji t dua sampel berpasangan adalah sebagai berikut :

1. Data awal mengenai hasil nilai semester sebelum pelajaran tambahan dan sesudah pelajaran tambahan diuraiakn berdasarkan gambar berikut ini :

Catatan : Semester_1 mewakili nilai sebelum diadakan pelajaran tambahan Semester_2 mewakili nilai sebelum diadakan pelajaran tambahan

2. Melakukan analisis dengan cara pilih menu Analyze kemudian pilih submenu CompareMeans lalu pilih Paired_samples T test seperti pada gambar


3. Setelah dilakukan tahap diatas, akan muncul kotak dialog Paired Sample t test.


4. Untuk pengisian Paired Variables atau variabel yang akan diuji, maka klik mouse pada variabel Nilai Semester Satu tekan tombol shift (tahan) lalu klik mouse pada variabel Nilai Semester Dua. Maka kedua variabel akan terlihat pada kotak Current Selection yang ada di kiri bawah kemudian klik tanda > untuk memaukkan kedua variabel pada kotak Paired Variables.

Kemudian akan terlihat pada kolom Paired Variables seperti dibawah ini :


5. Pada kolom options biarkan keadaan sesuai awalnya (seperti tampilan gambar dibawah) kemudian klik continue lalu tekan OK untuk memproses analisis.

Output pertamaPaired Samples Statistics Mean 46.65 70.65 N 20 20 Std. Dev iat ion 5.461 5.334 Std. Error Mean 1.221 1.193

Pair 1

Nilai Semest er Satu Nilai Semest er Dua

Teknik Analisa Perencanaan IPada bagian pertama terlihat ringkasan statistik dari kedua sampel. Untuk nilai matematika semester satu sebelum adanya tambahan pelajaran matematika mempunyai rata-rata 46,65. Sedangkan nilai matematika semester dua setelah adanya tambahan pelajaran matematika mempunyai rata-rata 70,65.

Output KeduaPaired Samples Correlations N Pair 1 Nilai Semester Satu & Nilai Semester Dua 20 Correlation -.136 Sig. .567

Bagian output kedua adalah hasil korelasi antara kedua variabel, yang menghasilkan angka -0.136 dengan nilai probabilitas 0,567 yaitu lebih besar dari 0.05. Hal ini menyatakan bahwa korelasi antara nilai matematika semester satu dan semester dua setelah dan sebelum adanya penambahan pelajaran adalah tidak signifikan.

Teknik Analisa Perencanaan IOutput KetigaPaired Samples Test Paired Dif f erences 95% Conf idence Interv al of the Dif f erence Lower Upper -27.808 -20.192

Mean Pair 1 Nilai Semest er Satu Nilai Semest er Dua -24.000

St d. Dev iation 8.137

St d. Error Mean 1.819

t -13.191

df 19

Sig. (2-tailed) .000

Hipotesis. Ho = Tidak ada selisih antara rata-rata nilai sebelum dan sesudah pelajaran tambahan matematika. Hi = Ada selisih antara rata-rata nilai sebelum dan sesudah pelajaran tambahan matematika.

Pengambilan Keputusan Dasar Pengambilan Keputusan: 1. Berdasarkan perbandingan t hitung dengan t tabel (dasar pengambilan keputusan sama dengan uji t).

Jika Statistik Hitung (angka t output) > Statistik Tabel (tabel t), maka Ho ditolak. Jika Statistik Hitung (angka t output) < Statistik Tabel (tabel t), maka Ho diterima. T hitung dari output adalah -13.191

Sedang statistik tabel dapat dihitung pada tabel t: Tingkat signifikansi () adalah 5% (lihat input data pada bagian OPTION yang memilih tingkat kepercayaan 95%. Df atau derajat kebebasan adalah n (jumlah data) 1 atau 10 1 =19.

Teknik Analisa Perencanaan IUji dilakukan dua sisi karena akan diketahui apakah rata-rata sebelum sama dengan sesudah ataukah tidak. Jadi dapat lebih besar atau lebih kecil, karenanya dipakai uji dua sisi. Perlunya uji dua sisi dapat diketahui pula dari output SPSS yang menyebut adanya Two tailed test.

Dari tabel t, didapat angka -2.093 Oleh karena t hitung terletak pada daerah Ho ditolak, maka dapat disimpulkan bahwa ada selisih antara nilai rata-rata sebelum dan sesudah adanya pelajaran tambahan matematika.

2. Berdasarkan nilai probabilitas

Jika probabilitas > 0.05, maka Ho diterima. Jika probabilitas < 0.05, maka Ho ditolak.

Keputusan: Terlihat bahwa t hitung adalah -13.191 dengan probabilitas 0.00. Oleh karena probabilitas < 0.05, maka Ho ditolak. Dengan kata lain, terdapat selisih antara nilai rata-rata sebelum dan sesudah adanya pelajaran tambahan matematika. .

Tap Tugas II

Documents

Tap Tugas II