Upload
ngohanh
View
225
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
1
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
MODUL 1
t-test
TUJUAN
1. Mahasiswa mampu memahami estimasi atau pendugaan rata-rata sampel untuk satu
atau dua populasi.
2. Mampu memahami Uji Hipotesis rata-rata sampel untuk satu atau dua populasi.
3. Mampu menyelesaikan persoalan estimasi dan Uji Hipotesis untuk rata-rata sampel
dengan menggunakan software SPSS.
PENDAHULUAN
Di dalam ilmu statistika berdasarkan cara pengolahan datanya dapat dikelompokkan menjadi
dua yaitu:
a. Statistika Deskriptif
Menurut Iqbal Hasan (2001:7) dalam (Priyatno, 2014) statistik deskriptif adalah bagian
dari statistika yang memperlajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga
mudah dipahami. Terdapat beberapa cara yang dapat digunakan dalam mendeskripsikan,
menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data, antara lain :
Menentukan ukuran dari data, sepeti modul, rata – rata dan nilai tengah atau median
Menentukan ukuran penyebaran data, seperti variasi (varian), tingkat penyimpangan
(standar deviasi) dan jarak (range).
b. Statistika Inferensial
Statistika Inferensial adalah serangkaian teknik untuk mengkaji, manaksir, dan
mengambil kesimpulan berdasarkan data yang diperolah dari sampel untuk
menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi. Berdasarkan ruang lingkup
bahasnnya, statistic inferensial mencakup : probabilitas, distribusi teoritis, sampling dan
sampling distribusi, estimasi dengan selang kepercayaan, uji hipotesis, analisis korelasi,
dan uji signifikasni, analisis regresi untuk peramalan, analisis varian, dan analisis
kovarian (Siregar, 2013).
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
2
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Di dalam modul ini hanya akan mengkaji statistika inferensial khsusnya dengan
estimasi/pendugaan dan uji hipotesis parameter rataan.
DESKRIPSI
1. PENDUGAAN INTERVAL
1.1 Definisi
Pendugaan Interval adalah suatu cara dalam ilmu statistik untuk memperkirakan besarnya
nilai “parameter” populasi yang tidak diketahui harganya dengan satu interval harga yang
nilainya ditentukan berdasarkan nilai “harga satistik” sampelnya.
1.2 Rumus
Dalam membuat pendugaan interval dapat dilakukan dengan rumus penentuan selang
kepercayaan sebagai berikut :
Tabel 1. Selang Interval Kepercayaan
No. Jenis
Pengujian Selang Kepercayan Syarat
1. Rataan Satu
Populasi
2. Rataan Satu
Populasi
3. Rataan Dua
Populasi
4. Rataan Dua
Populasi
5. Rataan Dua
Populasi
6. Rataan Satu
Populasi Data
Berpasangan
Sumber : (Soleh, 2005)
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
3
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
2. UJI HIPOTESIS
2.1 Definisi
Hipotesis adalah suatu kalimat atau suatu penyatan yang belum mempunyai nilai benar
atau nilai salah, oleh sebab itu, perlu dilakukan pengujian untuk mendapatkan kepastian
nilai dari pernyataan yang disebut hipotesis tersebut. Dengan menggunakan uji hipotesis,
peneliti dapat menguji berbagai teori yang berhubungan dengan masalah-masalah yang
sedang diteliti.
Salah satu metode pengujian hipotesis adalah t-test, dimana metode ini dapat digunakan
untuk menguji kebenaran dari suatu hpotesis. Uji hipotesis t-test dibagi menjadi tiga,
yaitu uji hipotesis rataan satu populasi (one sample t-test), uji hipotesis rataan dua
populasi (independent sample t-test) dan uji hipotesis data berpasangan (paired sample t-
test). Didalam melakukan pengujian hipotesis kita harus melakukan pengambilan
keputusan untuk menentukan apakah menerima atau menolak hipotesis dengan parameter
nilai tingkat signifikansi alfa (α). Nilai signifikansi alfa (α) adalah harga probabilitas
untuk menentukan batas – batas menolak atau menerima hipotesis yang kemunginan
hipotesi yang ditolak adalah hipotesis yang benar. Nilai signifikansi alfa (α) digambarkan
pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Kesalahan dalam pengambilan keputusan
Hipotesis
Keputusan H0 BENAR H0 SALAH
TERIMA Tidak Ada Masalah Kesalahan tipe 2 (β)
TOLAK Kesalahan tipe 1 (α) Tidak Ada Masalah
2.2 Langkah – Langkah
Berikut merupakan langkah – langkah dalam merumuskan uji hipotesis secara umum :
1. Membuat Bentuk Uji Hipotesis
Terdapat 3 bentuk hipotesis, yaitu :
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
4
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Tabel 3. Bentuk Hipotesis
No. Jenis Pengujian Hipotesis Bentuk Uji Hipotesis
1. One Sample t-test
(Satu Populasi)
H0 : μ = b
H1 : μ ≠ b
Dua sisi (Two tailed)
H0 : μ = b
H1 : μ > b
Satu sisi kanan (One
tailed)
H0 : μ = b
H1 : μ < b
Satu sisi kiri (One
tailed
2.
Independent
Sample t-test (Dua
Populasi)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = 0
H1 : 𝜇1 ≠ 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 ≠ 0
Dua sisi (Two tailed)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = 0
H1 : 𝜇1 > 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 > 0
Satu sisi kanan (One
tailed)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = 0
H1 : 𝜇1 < 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 < 0
Satu sisi kiri (One
tailed
3.
Paired Sample t-
test (Data
Berpasangan)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D = 0
H1 : 𝜇1 > 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D > 0
Dua sisi (Two tailed)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D = 0
H1 : 𝜇1 > 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D > 0
Satu sisi kanan (One
tailed)
H0: 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D = 0
H1 : 𝜇1 < 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 =D < 0
Satu sisi kiri (One
tailed
2. Menentukan Harga Statistik Penguji
Karena yang diuji adalah parameter μ sebagai harga rata-rata populasi maka
pengujiannya adalah harga statistik x sebagai harga rata-rata sampelnya. Caranya
untuk populasi dengan variabel random x berdistribusi normal dari hasil transformasi
normal standar, sehingga didapatkan rumus sebagai berikut :
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
5
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 1. Kurva normal
Berdasarkan Gambar 1 diatas, didapatkan hasil transformasi kurva normal standar
sebagai berikut :
Gambar 2. Kurva hasil normalisasi
Zhitung = ( x −μ)
𝜎
√𝑛
Namun apabila nilai 𝜎 tidak diketahui maka menggunakan :
thitung = ( x −μ)
𝑠
√𝑛
3. Menentukan Besarnya Tingkat Signifikansi 𝛼
𝜇 �̅�1 �̅�2
Z1tabel Z2tabel 0
𝛼/2 𝛼/2
𝛼/2 𝛼/2
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
6
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 3. Two tail
Gambar 4. Satu sisi kiri Gambar 5. Satu sisi kanan
4. Membuat Keputusan
Apabila Zhitung berada di daerah penolakan maka hipotesis (H0) ditolak. Sebaliknya,
apabila Zhitung berada di daeah peneriman maka hipotesis (H0) diterima.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
7
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
3. ONE SAMPLE T-TEST
One sample t-test (Uji Hipotesis Parameter Rataan Satu Populasi) merupakan teknik analisis
untuk membandingkan satu sampel. Teknik ini digunakan untuk menguji apakah nilai
tertentu berbeda secara signifikan atau tidak dengan rata-rata sebuah sampel. Pada uji
hipotesis ini, diambil satu sampel yang kemudian dianalisis apakah ada perbedaan rata-rata
dari sampel tersebut.
Contoh :
Dekanat Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia ingin melakukan penelitian
apakah rata-rata IPK mahasiswa di FTI adalah 3.00, sehingga Dekanat mengambil beberapa
sample untuk dilakukan pengujian tersebut. Tentukan:
a. Estimasi/pendugaan selang interval kepercayaan menggunakan signifikansi 95%
b. Lakukan uji hipotesis one sample t-test terhadap data tersebut (uji hipotesis dua sisi)
Berikut merupakan data mahasiswa berserta IPK-nya :
Tabel 4. Data One Sample t-test
No. Nama IPK
11. Gita 3.43
12. Rino 3.46
13. Solihin 3.14
14. Qibil 2.97
15. Wawan 2.58
16. Bintang 2.62
17. Sodiq 2.86
18. Danding 2.72
19. Muslimah 3.41
20. Tasya 3.40
No. Nama IPK
1. dewi ratna 3.40
2. Dariyah 3.10
3. Musinah 2.97
4. Andika 3.20
5. Rian 3.23
6. Indra 2.83
7. Yanti 3.04
8. richa olivine 2.58
9. Ridho 2.68
10. Angga 3.18
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
8
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Penyelesaian :
a. Estimasi/pendugaan selang interval kepercayaan
Keterangan :
𝑥 = rata-rata
t(α/2 ; n-1) = nilai pada tabel t
Sx = standar deviasi
n = jumlah sampel
𝑥 - t(α/2 ; n-1)(𝑆𝑥
√𝑛) ≤ 𝝁x ≤ 𝑥 + t(α/2 ; n-1)(
𝑆𝑥
√𝑛)
3,04 – t(0,05/2 ; 20-1)( 0,302
√20) ≤ 𝝁x ≤ 3,04 + t(0,05/2 ; 20-1)(
0,302
√20)
3,04 – t(0,05/2 ; 19)(0,0675) ≤ 𝝁x ≤ 3,04 + t(0,05/2 ; 19)(0,0675)
3,04 – (2,093)(0,0675) ≤ 𝝁x ≤ 3,04 + (2,093)(0,0675)
2,899 ≤ 𝝁x ≤ 3,181
2,899 – 3 (test value) = -0,101 (lower)
3,181 – 3 (test value) = 0,181 (upper)
b. Langkah-langkah Uji hipotesis
Langkah-langkah Uji hipotesis one sample t-test adalah sebagai berikut :
1. Membuat Bentuk Uji Hipotesis (contoh dengan two tailed)
H0 : μ = 3.00 = Tidak terdapat perbedaan asumsi dekanat terhadap nilai rata -rata
IPK mahasiswa yaitu sebesar 3,00.
H1 : μ ≠ 3.00 = Terdapat perbedaan asumsi dekanat terhadap nilai rata -rata IPK
mahasiswa yaitu sebesar 3,00
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
9
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
2. Menentukan Harga Statistik Penguji
Karena yang diuji adalah parameter μ sebagai harga rata-rata populasi maka
pengujiannya adalah harga statistik x sebagai harga rata-rata sampelnya. Caranya
untuk populasi dengan variabel random x berdistribusi normal mepunyai :
Zhitung = ( x −μ)
𝜎
√𝑛
Karena nilai 𝜎 tidak diketahui maka menggunakan :
thitung = ( x −μ)
𝑠
√𝑛
Keterangan:
𝑥 = rata-rata
μ = asumsi harga rata-rata
s = standar deviasi
n = jumlah sampel
thitung = (3,04−3,0)
0,302
√20
= 0,592
3. Menentukan Besarnya Tingkat Signifikansi 𝛼
t-tabel = t(𝛼/2 ; n-1)
= t(0,05/2 ; 20-1) = t(0,025 ; 19)
= 2,093
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
10
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 6. Hasil Kurva One Sample t-test
4. Membuat Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung berada di
daerah peneriman maka hipotesis (H0) diterima. Dengan demikian, tidak terdapat
perbedaan asumsi dekanat terhadap rata-rata IPK mahasiswa yaitu sebesar 3,00.
Pengerjaan SPSS One Sample t-test
Sebelum mengolah data dengan menggunakan SPSS, masukan dulu data kedalam SPSS.
1. Klik Variabel View pada sebelah kiri bawah jendela SPSS.
2. Masukan data seperti dibawah gambar dibawah ini :
Gambar 7. Variabel View
3. Setelah itu masukan data isi botol diatas pad Data View yang ada di kiri bawah, seperti
jendela dibawah ini :
-2,093 2,093 0,592
Daerah Penolakan Daerah Penolakan
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
11
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 8. Data View
4. Pilih Analyze untuk memulai t-test, pada sub menu pilih Compare Means kemudian pilih
One-Sample T-Test seperti dibawah ini:
Gambar 9. One Sample T-Test.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
12
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
5. Akan muncul jendela One Sample T-Test, pindahkan variabel IPK ke test variabel dengan
memilih variabel IPK kemudian klik tanda panah ke kanan di jendela tersebut. Dan isikan
Test Value dengan Rata-rata yang dijadikan perbandingan.
Gambar 10. Jendela One Sample T-Test
6. Klik Option pada jendela One samplet-test kemudian muncul jendela berikutnya. Isikan
derajat keyakinan sebesar 95% (α = 55)
Gambar 11. Jendela Option
7. Klik Continue kemudian Ok akan muncul jendela hasil yang menampilkan text dan tabel
seperti dibawah ini :
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
13
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
T-Test
One-Sample Statistics
N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
IPK 20 3.0400 .30239 .06762
One-Sample Test
Test Value = 3
t df Sig. (2-tailed) Mean Difference
95% Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper
IPK .592 19 .561 .04000 -.1015 .1815
Keterangan hasil output t-test One Sample :
Jumlah data adalah 20 ditunjukan dengan lambang N, nilai rata-rata dari IPK adalah 3.04
dengan Standar Deviasi 0.30239 dan Standar Error Mean 0.06762. Untuk tabel one
sample t-test dapat diketahui nilai t-hitung adalah 0.592 dengan derajat kebebasan 19
didapatkan dari df = Jumlah Data-1, untuk nilai Mean difference menunjukan selisih
antara rata-rata dari data dengan rata-rata yang di tentukan.
8. Kesimpulan
Berdasarkan hasil output diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung SPSS = 0,592.
Sedangkan, -t𝛼/2,v dan t𝛼/2,v adalah -2,093 dan 2,093. Jika dibandingkan, maka thitung SPSS
berada diantara angka-angka ttabel sehingga H0 diterima. Kemudian , cara yang lain adalah
dengan menggunakan signifikansi, yaitu jika Sig.(2 tailed) > 0,05 ,maka H0 diterima.
Dalam hal ini, nilai Sig. (2 tailed) adalah (0,561). Karena nilai signifikansi > 0,05 maka H0
diterima.
Oleh karena itu, dapat diambil kesimpulan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95%,
secara signifikansi tidak terdapat perbedaan asumsi dekanat terhadap nilai rata -rata IPK
mahasiswa yaitu sebesar 3,00.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
14
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
4. INDEPENDENT SAMPLE T-TEST
Independent sample t-Test (Uji Hipotesis Parameter Dua Populasi) adalah pengujian untuk
mengetahui apakah dua populasi mempunyai sifat yang sama, bila sifat objek yang akan diuji
ukurannya dapat dinyatakan dengan harga rata-rata (𝜇).
Contoh :
Dekanat Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia ingin melakukan penelitian
apakah terdapat perbedaan nilai IPK antara 30 mahasiswa dan 30 mahasiswi setelah
melakukan pelatihan S3D, sehingga Dekanat mengambil beberapa sampel untuk dilakukan
pengujian tersebut. Tentukan :
a. Estimasi/pendugaan selang interval kepercayaan menggunakan signifikansi 95%
b. Lakukan uji hipotesis independent sample t-test terhadap data tersebut (uji hipotesis satu
sisi kanan)
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
15
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Dan berikut merupakan data mahasiswa berserta IPK-nya :
Tabel 5. Data Independent Sample t-test
No Nama Gender IPK No Nama Gender IPK
1 Bagas Laki-Laki 3.21 1 Aini Perempuan 3.40
2 Din Laki-Laki 2.61 2 Ina Perempuan 3.10
3 Eza Laki-Laki 3.00 3 Rohmah Perempuan 2.97
4 Niko Laki-Laki 3.32 4 Aulia Perempuan 3.20
5 Hafidz Laki-Laki 2.59 5 Amel Perempuan 3.23
6 Muhammad Laki-Laki 2.56 6 Dian Perempuan 2.83
7 Ari Laki-Laki 2.71 7 Alfina Perempuan 3.04
8 Aswan Laki-Laki 3.04 8 Cinta Perempuan 2.58
9 Dani Laki-Laki 3.16 9 Kunti Perempuan 2.68
10 Abdillah Laki-Laki 2.76 10 Lina Perempuan 3.18
11 Fajar Laki-Laki 2.68 11 Rizkya Perempuan 3.43
12 henri Laki-Laki 3.03 12 Diyan Perempuan 3.46
13 Rendy Laki-Laki 2.98 13 Siska Perempuan 3.14
14 Heru Laki-Laki 3.11 14 Farid Perempuan 2.97
15 saputro Laki-Laki 3.21 15 Diah Perempuan 2.58
16 Alief Laki-Laki 2.83 16 Nur Perempuan 2.62
17 Yudha Laki-Laki 3.00 17 Laila Perempuan 2.86
18 Imam Laki-Laki 2.93 18 Putri Perempuan 2.72
19 Denny Laki-Laki 3.07 19 Joy Perempuan 3.41
20 Suryono Laki-Laki 2.89 20 Wulan Perempuan 3.40
21 zayn Laki-Laki 2.87 21 Mariza Perempuan 3.02
22 opik Laki-Laki 2.75 22 Rastiyah Perempuan 2.66
23 Amri Laki-Laki 2.86 23 aldila Perempuan 3.39
24 Tomy Laki-Laki 3.39 24 Hamidah Perempuan 2.52
25 Abdur Laki-Laki 2.86 25 Ira Perempuan 2.80
26 Okto Laki-Laki 2.54 26 Tirta Perempuan 2.64
27 Anjas Laki-Laki 3.19 27 Ajeng Perempuan 2.92
28 wahyu Laki-Laki 3.24 28 citra Perempuan 3.26
29 Maulana Laki-Laki 2.72 29 Yohana Perempuan 3.09
30 UDIN Laki-Laki 3.10 30 Retno Perempuan 3.19
Rata-rata (𝑥) 2,94033 Rata-rata (𝑦) 3,009667
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
16
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Penyelesaian :
a. Pendugaan selang interval kepercayaan
Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk rataan dua populasi :
Keterangan :
𝑥 = rata-rata sampel kelompok I
𝑦 = rata-rata sampel kelompok II
t[α/2 ; (nx + ny)-2] = nilai pada tabel t
nx = jumlah sampel kelompok I
ny = jumlah sampel kelompok II
𝑆𝑝 = √(𝑛1 − 1)𝑠1
2 + (𝑛2 − 1)𝑠22
𝑛1 + 𝑛2 − 2
𝑆𝑝 = √(30 − 1)0,055086092 + (30 − 1)0,08803092
30 + 30 − 2
= 0,267504
Selang interval
(3,009667–2.94033) – t(α/2;(n1 + n2)-2) (0,267504) ( √1
30+
1
30 ) ≤ 𝝁x – 𝝁y ≤
(3,009667–2.94033) + t(α/2;(n1 + n2)-2) (0,267504) ( √1
30+
1
30 )
[– 0,06933] – (2,00172)(0,267505)(0,258199) ≤ 𝝁x–𝝁y≤ [–0,06933] + (0,267505)(0,258199)
[– 0,06933] – 0,138257≤ 𝝁x – 𝝁y ≤ [– 0,06933] + 0,138257
– 0,20759 ≤ 𝝁x – 𝝁y ≤ 0,06892
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
17
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
b. Langkah – langkah uji hipotesis
Langkah-langkah uji hipotesis Independent sample t-test adalah sebagai berikut :
1. Membuat Bentuk Uji Hipotesis (contoh dengan one tailed satu sisi kanan)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = 0 = Tidak terdapat perbedaaan rata-rata IPK
mahasiswa putri dan mahasiswa putra
H1 : 𝜇1 > 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 > 0 = Terdapat perbedaan rata-rata IPK mahasiswa ,
yaitu IPK mahasiswa putri lebih tinggi dibandingkan mahasiswa putra (sisi
kanan)
2. Menentukan Harga Statistik Penguji
Karena yang diuji adalah parameter μ sebagai harga rata-rata populasi maka
pengujiannya adalah harga statistik x sebagai harga rata-rata sampelnya.
Caranya untuk populasi dengan variabel random x berdistribusi normal
mepunyai :
21
2121
n +
n
) - - x-x t
2
2
2
1
hitung
ss
() (=
30
088.0 +
30
0552,0
0 - thitung
3,009) -(2,94= = – 1,004
3. Menentukan Besarnya Tingkat Signifikansi 𝛼
t-tabel = t (𝛼 ; n-2) bukan 𝛼/2 karena menggunakan uji hipotesis satu sisi
= t (0,05 ; 60-2) = t(0,05 ; 58)
= 2,00172
Ketereangan : Ingat dalam melihat tabel t untuk independent-sample t test nilai df adalah
jumlah sampel dikurangi dua atau n-2
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
18
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 12. Satu Sisi Kanan
4. Membuat Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung berada di
daeah peneriman maka hipotesis (H0) diterima. Dengan demikian, tidak terdapat
perbedaan nilai IPK antara mahasiswa dan mahasiswi setelah melakukan pelatihan
S3D.
Perhitungan SPSS Independent Sample t-test
Langkah-langkah:
1. Masukkan Data ke SPSS
- Dari menu utama File, pilih menu New, lalu kilik mouse pada Data.
- Pengisian Variabel dengan Nama, Gender dan IPK.
- Pada kolom Name. Sesuai kasus, ketik Nama di baris pertama dan Gender di baris
kedua serta IPK di baris ketiga
Gambar 13.Data View
- Pada kolom Value di baris kedua, isi seperti gambar dibawah ini:
- 1,004 2,00172
Daerah Penolakan
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
19
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 14. Value Label
2. Mengisi data pada DATA VIEW
- Isi sesuai data yang telah diketahui pada soal
- Untuk kolom jenis perlakuan, isi menggunakan angka 1 dan 2 sesuai dengan value yang
telah dibuat. Isi nilai 1 jika tanpa Laki-Laki, dan nilai 2 jika diberikan Perempuan.
3. Pengolahan Data dengan SPSS
Isi data sesuai data yang di tentukan kemudian pilih Menu AnalyzeIndependent-
samples T Test
Gambar 15. Independent Samples T Test
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
20
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Pengisian:
Test Variable (s) atau Variabel yang akan diuji. Karena yang akan diuji adalah apakah
ada perbedaan antar nilai IPK mahasiswa dan mahasiswa yang telah melakukan S3D
maka klik IPK agar masuk pada Test Variable (s)
Grouping Variable. Dalam kolom ini masukkan Gender sebagai grup yang akan
dibandingkan.
Untuk kolom Option atau pilihan yang lain
Gambar 16. Independent Sample t-Test: Options
Pengisian:
Untuk Confidence Interval atau tingkat kepercayaan, karena tidak ada data yang hilang dan
tingkat kepercayaan 95%, maka abaikan pengisian pilihan option apabila tidak akan merubah
tingkat kepercayaan.
Untuk Missing Value atau data yang hilang. Karena dalam data ini semua pasangan
data lengkap, maka bagian ini diabaikan saja. Define Group. Isi sesuai dengan gambar
dibawah ini kemudian klik Continue.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
21
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 17. Define Group
4. Kemudian klik OK untuk memroses data.
Output SPSS dan Analisis Data
Group Statistics
Gender N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
IPK Laki-Laki 30 2.9403 .23470 .04285
Perempuan 30 3.0097 .29670 .05417
Pada bagian pertama terlihat ringkasan dari kedua sampel. Untuk IPK Laki-laki,
rata-rata IPKnya adalah 2.9403 dari 30 data keseluruhan. Sedangkan IPK rata-rata
perempuan adalah 3.0097 dari 30 data keseluruhan. Selain itu, pada tabel ini juga dapat
diketahui nilai standard deviation dan standard error mean dari masing-masing kelompok
Sample.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
22
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Independent Samples Test
IPK
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Levene's Test for Equality of
Variances
F 2.520
Sig. .118
t-test for Equality of Means T -1.004 -1.004
Df 58 55.081
Sig. (2-tailed) .320 .320
Mean Difference -.06933 -.06933
Std. Error Difference .06907 .06907
95% Confidence Interval of
the Difference
Lower -.20759 -.20775
Upper .06892 .06908
Keterangan: Tabel di atas telah dirubah kedalam bentuk baris (double klik pada output
independent-sample t test, kemudian pada menu bar klik pivot, kemudian klik Transpose
Rows and Columns)
5. Kesimpuan
Berdasarkan hasil output diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung SPSS = -1,004.
Sedangkan, -t𝛼/2,v dan t𝛼/2,v adalah -2,00172 dan 2,00172. Jika dibandingkan, maka thitung
SPSS berada diantara angka-angka ttabel sehingga H0 diterima. Kemudian , cara yang lain
adalah dengan menggunakan signifikansi, yaitu jika Sig.(2 tailed) > 0,05 ,maka H0
diterima. Dalam hal ini, nilai Sig. (2 tailed) adalah 0.32 yang artinya nilai Sig.(one tailed)
adalah (0.32/2 = 0.16) . Karena nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
Oleh karena itu, dapat diambil kesimpulan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95%,
secara signifikansi tidak terdapat perbedaaan rata-rata IPK mahasiswa putri dan
mahasiswa putra setelah mengikuti S3D.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
23
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
5. PAIRED SAMPLE T-TEST
Dalam uji hipotesis dapat terjadi variabel random populasi yang dipisah menjadi 2 populasi
baru dengan variabel random berpasangan. Misal kita ingin menguji kemampuan suatu obat,
pasti harus diketahui data sebagai variabel random sebelum menggunakan dan sesuda
menggunakan obat pada orang yang sama dalam populasi.
Contoh :
Dekanat Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia ingin melakukan penelitian
apakah terdapat perbedaan nilai IPK antara mahasiswa sebelum dan setelah mengikuti
organisasi kampus, sehingga Dekanat mengambil beberapa sampel untuk dilakukan
pengujian tersebut. Tentukan :
a. Estimasi/pendugaan selang interval kepercayaan menggunakan signifikansi 95%
b. Lakukan pengujian hipotesis paired sample t-test terhadap data tersebut (uji hipotesis
satu sisi kiri)
Diketahui α = 5%. Dan berikut merupakan data mahasiswa berserta IPK-nya :
Tabel 6.Data Pengujian Paired Sample t-test
No Nama IPK
Sebelum
IPK
Sesudah D (Sebelum – Sesudah)
1 Imam 2.62 3.40 -0.78
2 Yuni 2.86 3.10 -0.24
3 Denny 2.72 2.97 -0.25
4 Mei 3.41 3.20 0.21
5 Intan 3.40 3.23 0.17
6 Amalia 3.02 2.83 0.19
7 Riri 2.66 3.04 -0.38
8 Suryono 3.39 2.58 0.81
9 Juwariyah 2.52 2.68 -0.16
10 Tyas 2.80 3.18 -0.38
11 Zayn 2.64 3.43 -0.79
12 Dinda 2.92 3.46 -0.54
13 Taufik 3.26 3.14 0.12
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
24
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
No Nama IPK
Sebelum
IPK
Sesudah D (Sebelum – Sesudah)
14 Mega 3.09 2.97 0.12
15 Amri 3.19 2.58 0.61
16 Tomy 2.76 2.62 0.14
17 Dina 2.68 2.86 -0.18
18 Rahman 3.03 2.72 0.31
19 Okto 2.98 3.41 -0.43
20 Elvia 3.11 3.40 -0.29
Rata-rata 2.953 3.04 SD = 0.42243
Penyelesaian :
a. Estimasi/pendugaan selang interval kepercayaan
Diketahui : �̅� = mean (IPK sebelum – IPK sesudah) = 2.953 – 3.04 = -0,087
SD = 0,42243
Sehingga :
-0,087 – t(0,05; 20-1)(0,42243
√20) ≤ 𝝁D ≤ -0,087 + t(0,05 ; 20-1)(
0,42243
√20)
-0,087 – t(0,05; 19)(0,094457) ≤ 𝝁D ≤ -0,087 + t(0,05 ; 19)(0,094457)
- 0,087 – (2,093)(0,094457) ≤ 𝝁D ≤ -0,087 + (2,093)( 0,094457)
-0,2847 ≤ 𝝁D ≤ 0,1107
b. Langkah-langkah Uji hipotesis
Langkah-langkah Uji hipotesis paired sample t-test adalah sebagai berikut :
1. Membuat Bentuk Uji Hipotesis (contoh dengan satu sisi kiri)
H0 : 𝜇1 = 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 = D = 0 = Tidak terdapat perbedaan rata-rata IPK
mahasiswa antara sebelum dan setelah mengikuti organisasi.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
25
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
H1 : 𝜇1 < 𝜇2 atau 𝜇1 – 𝜇2 =D < 0 = Terdapat perbedaan rata-rata IPK
mahasiswa, yaitu IPK sebelum mengikuti organisasi lebih rendah daripada
IPK setelah mengikuti organiasasi.
2. Menentukan Harga Statistik Penguji
Karena yang diuji adalah parameter μ sebagai harga rata-rata populasi maka
pengujiannya adalah harga statistik x sebagai harga rata-rata sampelnya.
Caranya untuk populasi dengan variabel random x berdistribusi normal
mepunyai :
thitung = 𝑑𝑠𝑑
√𝑛
Keterangan:
𝑑 = Perbedaan nilai sebelum dan sesudah diberikan perlakuan
Sd = Standar deviasi nilai sebelum dan sesudah diberikan perlakuan
n = Jumlah sampel
thitung = 0,0870,422
√20
= 0,921
3. Menentukan Besarnya Tingkat Signifikansi 𝛼
t-tabel = t(𝛼 ; n-1) bukan 𝛼/2 karena menggunakan uji hipotesis satu sisi
= t(0,05 ; 20-1) = t(0,05 ; 19)
= -2,093
Gambar 18. Kurva Uji Paired Sample t-test
-2,093 0,922
Daerah Penolakan
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
26
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
4. Membuat Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung berada
di daeah peneriman maka hipotesis (H0) diterima. Dengan demikian, tidak
terdapat perbedaan rata-rata antara IPK mahasiswa sebelum mengikuti
organisasi dan setelah mengikuti organisasi.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
27
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Pengerjaan SPSS Paired Sample t-test
Berikut ini adalah langkah-langkah uji hipotesis paired sample t-test dengan menggunakan
software SPSS :
1. Masukkan Data ke SPSS
- Dari menu utama File, pilih menu New, lalu kilik mouse pada Data.
- Pada Variabel View, pengisian Variabel IPK sebelum Mengikuti Organisasi
Kampus pada kotak Name diketik IPK_sebelum, sesuai dengan studi kasus.
- Pada Variabel View , pengisian Variabel nilai IPK Setelah mengikuti Organisasi
pada kotak Name diketik IPK_sesudah, sesuai dengan studi kasus.
2. Mengisi data yang telah diketahui pada studi kasus pada DATA VIEW
3. Pengolahan Data dengan SPSS :
Menu AnalyzeCompare MeansPaired-samples T Test
Gambar 19. Paired Samples T Test
Pengisian:
Paired Variable (s) atau Variabel yang akan diuji. Karena yang akan diuji IPK sebelum
dan IPK sesudah mengikuti organisasi, maka klik IPK_sebelum agar masuk pada variable
1, kemudian klik IPK_sesudah, agar masuk ke variable 2.
Nb: variabel nilai ujian sebelum dan sesudah harus dipilih bersamaan.
Untuk kolom Option atau pilihan yang lain
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
28
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 20. Paired Samples T Test : Options
Pengisian:
Untuk Confidence Interval atau tingkat kepercayaan, karena tidak ada data yang
hilang dan tingkat kepercayaan 95%, maka abaikan pengisian pilihan option apabila
tidak akan merubah tingkat kepercayaan.
Untuk Missing Value atau data yang hilang. Karena dalam data ini semua
pasangan data lengkap, maka bagian ini diabaikan saja.
4. Kemudian klik OK untuk memroses data.
Output SPSS dan Analisis Data
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 IPK_Sebelum 2.9530 20 .27966 .06253
IPK_Sesudah 3.0400 20 .30239 .06762
Pada bagian pertama terlihat ringkasan dari kedua sampel. Untuk IPK sebelum
mengikuti Organisasi , mahasiswa memiliki IPK rata-rata 2.95 dari total keseluruhan 20
data. Sedangkan nilai IPK setelah mengikuti Organisasi, mahasiswa memiliki IPK rata-
rata 3.04 dari total keseluruhan 20 data. Selain itu, pada tabel ini juga dapat diketahui
nilai standard deviation dan standard error mean dari masing-masing variabel.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
29
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1 IPK_Sebelum &
IPK_Sesudah 20 -.052 .828
Paired Samples Test
Paired Differences
t df
Sig. (2-
tailed) Mean
Std.
Deviation
Std. Error
Mean
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower Upper
Pair 1 IPK_Sebelum -
IPK_Sesudah -.08700 .42243 .09446 -.28470 .11070 -.921 19 .369
Pada Tabel paired Samples test mean menunjukan perbedaan rata-rata dari IPK
sebelum mengikuti organisasi dan sesudah mengikuti organisasi, untuk t hitung adalah -
0.921 karena merupakan signifikasi 2 tailed maka bisa di asusmsikan positif yaitu
0.921. untuk mean dapat dibuktikan bahwa hipotesis H0 diterima dengan melihat bahwa
mean berada di antara batas bawah yaitu -0.2847 dan batas atas 0.1107 sehingga mean
berada pada daerah penerimaan H0.
5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil output diatas, dapat diketahui bahwa nilai thitung SPSS = 0,921.
Sedangkan, -t𝛼/2,v dan t𝛼/2,v adalah -2,093 dan 2,093. Jika dibandingkan, maka thitung
SPSS berada diantara angka-angka ttabel sehingga H0 diterima. Kemudian , cara yang
lain adalah dengan menggunakan signifikansi, yaitu jika Sig.(2 tailed) > 0,05 ,maka H0
diterima. Dalam hal ini, nilai Sig. (2 tailed) adalah (2x0,1845). Karena nilai
signifikansi > 0,05 maka H0 diterima.
Oleh karena itu, dapat diambil kesimpulan bahwa dengan tingkat kepercayaan
95%, secara signifikansi tidak terdapat perbedaaan rata-rata IPK mahasiswa sebelum
dan setelah mengikuti organisasi.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
30
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
CATATAN PENTING :
Dalam melakukan pengujian hipotesis perlu adanya uji normalitas untuk mengetahui sebaran
data sampel apakah telah mewakili populasi yang ada. Namun, berdasarkan kesepakatan para
pakar statistika uji normalitas dilakukan ketika jumlah sampel yang digunakan < 30 dan data
bersifat diskrit. Berikut merupakan langkah uji normalitas dengan menggunakan SPSS :
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas adalah hal yang lazim dilakukan sebelum melakukan sebuah metode
statistik. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data
mengikuti atau mendekati distribusi normal atau tidak dan dapat digunakan untuk statistik
parametrik. Cara menganalisis apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak
menggunakan spss adalah sebagai berikut :
Sebelum mengolah data dengan menggunakan SPSS, masukan dulu data kedalam SPSS.
1. Klik Variabel View pada sebelah kiri bawah jendela SPSS.
2. Masukan data seperti dibawah gambar dibawah ini :
Gambar 17. Variabel View
3. Setelah itu masukan data varaiabel-variabel tersebut diatas pada Data View yang ada di
kiri bawah, seperti jendela dibawah ini :
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
31
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 18. Data View
4. Pilih Analyze untuk memulai t-test, pada sub menu pilih Descriptive Statistics kemudian
pilih Explore seperti dibawah ini:
Gambar 19.Explore
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
32
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 20. Jendela Explore
5. Pindahkan semua variabel ke kotak Dependent List dengan meng-klik tanda panah ke
kanan.
Gambar 21. Jendela Explore
6. Klik Statistics dan akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini, centang descriptive
lalu klik Continue.
Gambar 22. Jendela Explore : Statistics
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
33
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
7. Klik Plots dan akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini, centang normality plots
with tests
Gambar 23. Jendela Explore : Plots
8. Klik Ok maka akan keluar tabel seperti dibawah ini :
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Sex ,335 20 ,023 ,641 20 ,000
Nilai.Harian ,191 20 ,904 ,903 20 ,046
Nilai.Rapot ,397 20 ,997 ,659 20 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
Cara membacanya adalah sebagai berikut :
H0 : Populasi Berdistribusi Normal
H1 : Populasi Tidak Berdistribusi Normal
Parameter Pengujian
Dasar Pengambilan keputusan didasarkan pada :
Jika nilai probabilitas (α) > 0,05 maka H0 diterima
Jikan nilai probabilitas (α) ≤ 0,05 maka H0 ditolak
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
34
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Analisis
a. Sex: Terlihat bahwa pada kolom kolmogorov-Smirnov signifikan (Sig) adalah
0,023 atau probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 ditolak yang berarti populasi
tidak berdistribusi normal.
b. Nilai Harian : Terlihat bahwa pada kolom kolmogorov-Smirnov signifikan (Sig)
adalah 0,904 atau probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 diterima yang berarti
populasi berdistribusi normal.
c. Nilai Rapot: Terlihat bahwa pada kolom kolmogorov-Smirnov signifikan (Sig)
adalah 0,997 atau probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 diterima yang berarti
populasi berdistribusi normal
Selain uji normalitas, dalam pengujian hipotesis dikenal juga terdapat pengujian homgenitas.
Pengujian ini dilakukan untuk megetahi sebaran data variansi dan dilakukan ketika uji
hipotesis dua populasi atau lebih. Berikut merupakan tahapan uji hoogenitas dalam software
SPSS :
2. Uji Homogenitas
Homogenitas Perhitungan menggunakan SPSS
Langkah-langkah:
1. Masukkan Data ke SPSS
- Dari menu utama File, pilih menu New, lalu kilik mouse pada Data.
- Pengisian Variabel dengan Nama, Gender dan IPK.
- Pada kolom Name. Sesuai kasus, ketik Nama di baris pertama dan Gender di baris
kedua serta IPK di baris ketiga
Gambar 24. Variabel View
- Pada kolom Value di baris kedua, isi seperti gambar dibawah ini:
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
35
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 25. Value Label
2. Mengisi data pada DATA VIEW
- Isi sesuai data yang telah diketahui pada soal
- Untuk kolom jenis perlakuan, isi menggunakan angka 1dan 2 sesuai dengan value yang
telah dibuat. Isi nilai 1 jika tanpa Laki-Laki, dan nilai 2 jika diberikan Perempuan.
Gambar 26. Data View
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
36
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
3. Pilih Analyze untuk memulai t-test, pada sub menu pilih Descriptive Statistics kemudian
pilih Explore seperti dibawah ini:
Gambar 27. Explore
Gambar 28. Jendela Explore
4. Akan muncul jendela explore seperti gambar 13, Pindahkan variabel yang akan dilakukan
pengujian ke kotak Dependent List dengan meng-klik tanda panah ke kanan.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
37
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Gambar 29. Jendela Explore
5. Klik Statistics dan akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini, centang descriptive lalu
klik Continue.
Gambar 30. Jendela Explore : Statistics
6. Klik Plots dan akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini, pilih Untransformed di
bagian Spread vs Level Levene Test, untuk Boxplots pilih None . Pada bagian Descriptive
tidak ada yang di centang, kemudian klik Continue.
Gambar 31. Jendela Explore : Plots
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
38
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
7. Klik Ok maka akan keluar tabel seperti dibawah ini :
Test of Homogeneity of Variance
Levene Statistic df1 df2 Sig.
IPK Based on Mean 2.745 1 18 .115
Based on Median 2.654 1 18 .121
Based on Median and with
adjusted df
2.654 1 17.753 .121
Based on trimmed mean 2.758 1 18 .114
Cara membacanya adalah sebagai berikut :
H0 : tidak ada perbedaan antara variansi populasi (Homogen)
H1 : terdapat perbedaan antara variansi populasi (Tidak Homogen)
Parameter Pengujian
Dasar Pengambilan keputusan didasarkan pada :
Jika nilai probabilitas (α) > 0,05 maka H0 diterima
Jikan nilai probabilitas (α) ≤ 0,05 maka H0 ditolak
Kesimpulan :
IPK: Terlihat bahwa pada Tabel test of Homogenity Of Variance pada baris base on
Mean signifikan (Sig) adalah 0,115 atau probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 diterima
yang berarti variansi populasi homogen.
MATERI / BAHAN PRAKTIKUM
Fakultas : Teknologi Industri Pertemuan ke : 1
Program Studi : Teknik Industri Modul ke : 1
Kode Mata Praktikum: Jumlah Halaman : 39
Nama Mata Praktikum`: Statistik Industri Mulai Berlaku : Oktober 2017
39
UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA
Daftar Pustaka
Priyatno, D. (2014). SPSS 22 Pengolahan Data Terpraktis. Andi.
Siregar, S. (2013). Statistik Parametrik Untuk Penelitian Kuantitatif. Bumi Aksara.
Soleh, A. Z. (2005). Ilmu Statistika : Pendekatan Teoritis dan Aplikatif disertai Contoh
Penggunaan SPSS. Rekayasa Sains.