Tugas Statistik Klp 2 Vib

8/17/2019 Tugas Statistik Klp 2 Vib

1/35

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar belakang

Bangsa Indonesia sekarang ini sedang dihadapkan pada krisis multi dimensi yang

berkepanjangan seperti krisis ekonomi krisis moneter dan krisis keamanan. Namun

krisis yang paling mengha!atirkan kita saat ini dari krisis"krisis yang ada adalah krisis

moral dan kepribadian. Untuk menghadapi krisis tersebut tidak #ukup dengan hanya

mengandalkan lembaga pendidikan $ormal saja akan tetapi semua pihak memiliki

tanggung ja!ab untuk membentuk kepribadian yang luhur.Pendidikan merupakan kegiatan menyiapkan masa depan suatu bangsa yang

bukan hanya harus bertahan agar teap eksis tetapi dalam berbagai dimensi kehidupan

pada tataran nasional maupun internasional dapat mengambil peran se#ara bermartabat.

Pada hakikatnya pendidikan merupakan bantuan pendidik terhadap peserta didik dalam

bentuk bimbingan arahan pembelajaran pemodelan latihan melaliu penerapan berbagai

strategi pembelajaran yang mendidik. Pendidikan berlangsung dalam ruang dan !aktu

yang dipengaruhi oleh lingkungan $isik so#ial dan psikologis.Pendidikan adalah usaha sadar dan teren#ana untuk me!ujudkan suasana belajar

dan proses pembelajaran agar peserta didik se#ara akti$ mengembangkan potensi dirinya

untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan pengendalian diri kepribadianke#erdasan akjlak mulia serta keterampilan yang diperlukan dirinya masyarakat bangsa

dan Negara.Untuk kelengkapan dalam menyelesaikan pendidikan yang $ormal dibutuhkan

karya ilmiah sebagai bukti yang rill bagi seorang yang bergelut dalam dunia pendidikan.

Dengan %ata &uliah 'tatistik penyusunan karya ilmiah akan lebih memperjelas data"data

yang diperoleh.Penggunaan statistik dalam penyelesaian karya ilmiah sangat (ital dan pengujian

statisti# dengan menggunakan uji normalitas. Dimana perujian sebauah data hasil

eksperimen bisa diketahui apakah data tersebut normal atau tidak setelah melakukan

pengujian dengan menggunakan uji normalitas .Dalam analisis regresi terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhisehingga

persamaan regresi yang dihasilkan akan (alid jika akan digunakan untuk memprediksi.

Penggunaan asumsi ini merupakan kosekuensi dari penggunaan metode )riginal Least

1


2/35

'*uere +)L', dalam menghitung persamaan regresi. Beberapa asumsi tersebut meliputi

asumsi bah!a error independen untuk setiap (ariabel independen ke n error terdistribusi

se#ara normal nilai error yang diharapkan adalah nol untuk semua nilai yang mungkin

dan (arians adalah terbatas dan sama untuk setiap nilai yang mungkin. Asumsi - asumsi

yang ada di analisis ekonometrika salah satunya adalah uji normalitas. Pengujian

normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data.Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan untuk analisis statistik

parametrik. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik parametrik asumsi

yang harus dimiliki oleh data bah!a bah!a data tersebut harus terdistribusi normal.

%aksud dari data berdistribusi normal adalah bah!a data akan mengikuti bentuk

distribusi normal. Distribusi normal data denggan bentuk distribusi normal dimana data

memusat pada rata"rata dan median. Untuk mengetahui bentuk distribusi data kita bisamenggunakan gra$ik distribusi dan analisis statistik. Penggunaan gra$ik distribusi

merupakan #ara paling gampang dan sederhana.ara ini dilakukan karena bentuk data yang berdistribusi se#ara normal akan akan

mengikuti pola berdistribusi se#ara normal akan mengikuti pola distribusi normal dimana

bentuk gra$iknya mengikuti bentuk lon#eng. 'edangkan analisis statistik menggunakan

analisis kerun#ingan dan kemen#engen kur(a dengan indikator kerun#ingan dan

kemen#engan.B. /umusan masalah

0. Bagaimanakah pengertian uji normalitas 12. Berapa ma#am"ma#am uji normalitas 13. Bagaimanakah #ara Pengolahan data dengan uji normalitas 1

. 4ujuanDalam uji normalitas tujuannya adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah

data mengikuti atau mendekati distribusi normal yakni distribusi data dengan bentuk

lon#eng + bell sheped ,. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti

distribusi normal yaitu distribusi data tersebut tidak men#eng kekiri atau kekanan.

BAB IIPEMBAHASAN

A. Pengertian Uji Normalitas

Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data yang didapatkan

memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik +statistik

in$erensial,. Dengan kata lain uji normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data

2


3/35

empirik yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teoritik tertentu.

Dalam kasus ini distribusi normal. Dengan kata lain apakah data yang diperoleh berasal

dari populasi yang berdistribusi normal. Normalitas suatu data penting karena dengan

data yang terdistribusi normal maka data tersebut dianggap dapat me!akili suatu

populasiData klasi$ikasi kontinue data kuantitati$ yang termasuk dalam pengukuran data

skala inter(al atau ratio untuk dapat dilakukan uji statistik pengukuran data skala inter(al

atau rasio dan uji statistik parametrik dipersyaratkan berdistribusi normal. Uji tersebut

perlu dilakukan uji normalitas terhadap data.Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya suatu

distribusi data. Hal ini penting diketahui berkaitan dengan ketetapatan pemilihan uji

statistik yang akan dipergunakan. Uji parametrik misalmya mengisyaratkan data harus

berdistribusi normal. Apabila distribusi data tidak normal maka disarankan untuk

menggunakan uji nonparametrik. Untuk mengetahui bentuk distribusi data kita bisa

menggunakan gra$ik distribusi dan analisis statistik. Penggunaan gra$ik distribusi

merupakan #ara yang paling gampang dan sederhana. ara ini dilakukan karena bentuk

data yang terdistribusi se#ara normal dan mengikuti pola distribusi normal dimana bentuk

gra$iknya mengikuti bentuk Lon#eng. 'edangkan analisis statisti# menggunakan analisis

kerun#ingan dan kemen#engan kur(a dengan indi#ator kerun#ingan dan kemen#engan.

Data yang baik sesuai dengan distribusi normal kurang lebih harus mempunyai

penyebaran data seperti pada gambar di ba!ah ini dimana data berkumpul pada rata"rata.

3


4/35

Pengujian normalitas data seperti dikemukakan dimuka bah!a statisti# parametris

itu bekerja berdasarkan asumsi bah!a data setiap (ariabel yang akan dianalisis

berdasarkan distribusi normal. Untuk itu sebelum peneliti menggunakan teknik statistik

parametris maka kenormalan data harus diuji terlebih dahulu. Bila data tidak normal

maka statistik parametris tidak dapat digunakan untuk itu perlu digunakan statisti#

nonparametris. 4etapi perlu di ingat bah!a yang menyebabkan tidak normal itu apanya.

%isalnya ada kesalahan instrument dan pengumpulan data maka dapat mengakibatkan

data yang diperoleh menjadi tidak normal. 4etapi bila sekelompok data memang betul"

betul sudah (alid tetapai distribusinya tidak membentuk distribusi normal maka peneliti

baru membuat keputusan untuk menggunakan teknik statistik nonparametris.Dalam tulisan ini akan dibahas 5 ma#am pengujian yaitu 6pengujian normalitas

dengan uji Lilie$ors hi &uadrat &olmogoro("'mirno( dan 'hapiro"7ilk.Ada tiga pilihan yang dapat dilakukan jika diketahui bah!a data tidak normal8

yaitu 90. :ika jumlah sampel besar maka dapat menghilangkan nilai outliner dari data+bahasan

outliner akan dibahas kemudian,2. %elakukan trans$ormasi data3. %enggunakan alat analisis nonparametri#

B. MACAM-MACAM METODE PADA UJI NORMAITAS DATA

!. Meto"e ilie#ors

Uji lillie$ors digunakan bila ukuran sampel +n, lebih ke#il dari 3;.

%isalkan sampel a#ak dengan hasil pengamatan 9


5/35

0. /umuskan Hipotesis9Ho 9 sampel berasal dari populasi berdistribusi normalH0 9 sampel tidak berasal dari populasi berdistribusi normal

2. 'usunlah data dari ke#il ke besar. 'etiap data ditulis sekali meskipun ada ada

beberapa data.

3. Periksa data berapa kali mun#ulnya bilangan"bilangan itu +$rekuensi harus

ditulis,.5. Dari $rekuensi susun $rekuensi kumulati$nya.. Berdasarkan $rekuensi kumulati$ hitunglah pre8 +obser(asi,C. Hitung nilai rata rata + , 'tandar De(iasi. +, dan '+,

•

• '+, banyaknyaangka sampai angka ke n

banyaknyadata

&eterangan 9 &olom F adalah data yang telah diurutkan dari yang terke#il hingga

terbesar. &olom peringkat adalah peringkat dari data Fi dan jika terdapat data yang

sama maka ambil peringkat tertinggi. &olom > adalah nilai > yang diperoleh dari selisih F terhadap F"rata"rata

dan dibandingkan dengan standar de(iasi+'D,.

&olom +>, adalah nilai probabilitas dari > dapat dilihat dengan

menggunakan tabel normal atau pun dengan menggunakan %'"E, " +>,G G;;;5 "

;;2G ;;20.

Dari kolom ke"C pilih nilai tertinggi sehingga diperoleh Lh ;02. %enentukan nilai L"tabel dapat dilihat pada tabel Nilai &ritis Uji

Lilie$ors lihat kolom alpha ;; dan pilih n3;. 'ehingga diperoleh L"

tabel ;C@ s*rt+5;, ;05;

J 'yarat untuk menggunakan metode Lilie$ors 9

5


6/35

a. Data berskala inter(al atau ratio +kuantitati$, b. Data tunggal @ belum dikelompokkan pada tabel distribusi $rekuensi#. Dapat untuk n besar maupun n ke#il.d. ukuran sampel n K 3;

$. Meto"e C%i S&'are ( C%i )'a"rat x(¿¿ 2)¿

Uji #hi"kuadrat digunakan jika ukuran sampel +n 3;,.%etode hi"

'*uare atau uji Moodness o$ $it Distribution Normal menggunakan pendekatan

penjumlahan penyimpangan data obser(asi tiap kelas dengan nilai yang

diharapkan.

Pengujian normalitas data dengan

x

(¿¿ 2)¿

diakukan dengan #ara

membandingkan kurve normal yang terbentuk dari data yang telah terkumpul

(B) dengan kurve normal baku atau standard (A). jadi membandingkan antara

+ B 9 A ,. Bila B tidak berbeda se#ara signi$i#ant dengan A maka B merupakan

data yang berdistribusi normal.Uji kai kuadrat +dilambangkan dengan O2 dari huru$ unani hi

dila$alkan &ai, digunakan untuk menguji dua kelompok data baik (ariabel

independen maupun dependennya berbentuk kategorik atau dapat juga dikatakan

sebagai uji proporsi untuk dua peristi!a atau lebih sehingga datanya bersi$at

diskrit. %isalnya ingin mengetahui hubungan antara status gii ibu +baik atau

kurang, dengan kejadian BBL/ +ya atau tidak,.Dasar uji kai kuadrat itu sendiri adalah membandingkan perbedaan

$rekuensi hasil obser(asi +), dengan $rekuensi yang diharapkan +E,. Perbedaan

tersebut meyakinkan jika harga dari &ai &uadrat sama atau lebih besar dari suatu

harga yang ditetapkan pada tara$ signi$ikan tertentu +dari tabel O2,.

Uji &ai &uadrat dapat digunakan untuk menguji 9

0. Uji O2 untuk ada tidaknya hubungan antara dua (ariabel +Independen#y test,.

2. Uji O2 untuk homogenitas antar" sub kelompok +Homogenity test,.

3. Uji O2 untuk Bentuk Distribusi +Moodness o$ it,

6


7/35

'ebagai rumus dasar dari uji &ai &uadrat adalah 9

&eterangan 9

) $rekuensi hasil obser(asi

E $rekuensi yang diharapkan.

Nilai E +:umlah sebaris < :umlah 'ekolom, @ :umlah data

d$ +b"0, +k"0,

Dalam melakukan uji kai kuadrat harus memenuhi syarat90. 'ampel dipilih se#ara a#ak

2. 'emua pengamatan dilakukan dengan independen3. 'etiap sel paling sedikit berisi $rekuensi harapan sebesar 0 +satu,. 'el"sel

dengdan $rekuensi harapan kurang dari tidak melebihi 2;Q dari total sel5. Besar sampel sebaiknya 5; +o#hran 0R5,

&eterbatasan penggunaan uji &ai &uadrat adalah tehnik uji kai kuadarat

memakai data yang diskrit dengan pendekatan distribusi kontinu. Dekatnya

pendekatan yang dihasilkan tergantung pada ukuran pada berbagai sel dari tabel

kontingensi.Untuk menjamin pendekatan yang memadai digunakan aturan dasar

S$rekuensi harapan tidak boleh terlalu ke#ilT se#ara umum dengan ketentuan90. 4idak boleh ada sel yang mempunyai nilai harapan lebih ke#il dari 0

+satu,2. 4idak lebih dari 2;Q sel mempunyai nilai harapan lebih ke#il dari

+lima,*. Meto"e )olmogoro+-Smirno+

Banyak sekali teknik pengujian normalitas suatu distribusi data yang telah

dikembangkan oleh para ahli. &ita sebenarnya sangat beruntung karena tidak

perlu men#ari"#ari #ara untuk menguji normalitas dan bahkan saat ini sudah

tersedia banyak sekali alat bantu berupa program statistik yang tinggal pakai.

Berikut adalah salah satu pengujian normalitas dengan menggunakan teknik

&olmogoro( 'mirno(.Uji &olmogoro( 'mirno( merupakan pengujian normalitas yang banyak

dipakai terutama setelah adanya banyak program statistik yang beredar.

7


8/35

&elebihan dari uji ini adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan

persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang lain yang sering terjadi

pada uji normalitas dengan menggunakan gra$ik.&onsep dasar dari uji normalitas &olmogoro( 'mirno( adalah dengan

membandingkan distribusi data +yang akan diuji normalitasnya, dengan distribusi

normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditrans$ormasikan ke

dalam bentuk >"'#ore dan diasumsikan normal. :adi sebenarnya uji &olmogoro(

'mirno( adalah uji beda antara data yang diuji normalitasnya dengan data normal

baku. 'eperti pada uji beda biasa jika signi$ikansi di ba!ah ;; berarti terdapat

perbedaan yang signi$ikan dan jika signi$ikansi di atas ;; maka tidak terjadi

perbedaan yang signi$ikan. Penerapan pada uji &olmogoro( 'mirno( adalah

bah!a jika signi$ikansi di ba!ah ;; berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signi$ikan dengan data normal baku berarti data tersebut tidak

normal. Lebih lanjut jika signi$ikansi di atas ;; maka berarti tidak terdapat

perbedaan yang signi$ikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku

artinya data yang kita uji normal.&elemahan dari Uji &olmogoro( 'mirno(yaitu bah!a jika kesimpulan

kita memberikan hasil yang tidak normal maka kita tidak bisa menentukan

trans$ormasi seperti apa yang harus kita gunakan untuk normalisasi. :adi kalau

tidak normal gunakan plot gra$ik untuk melihat men#eng ke kanan atau ke kiri

atau menggunakan 'ke!ness dan &urtosis sehingga dapat ditentukan trans$ormasi

seperti apa yang paling tepat dipergunakan.,. Meto"e Sa%iro-il/

%etode 'hapiro 7ilk menggunakan data dasar yang belum diolah dalam

tabel distribusi $rekuensi.Data diurut kemudian dibagi dalam dua kelompok

untuk dikon(ersi dalam 'hapiro 7ilk.Dapat juga dilanjutkan trans$ormasi dalam

nilai > untuk dapat dihitung luasan kur(a normal.

Pers0aratan 'nt'/ mengg'na/an meto"e ini 1

a. Data berskala inter(al atau ratio +kuantitati$, b. Data tunggal @ belum dikelompokkan pada tabel distribusi $rekuensi#. Data dari sampel random

8


9/35

Signi#i/ansi

'igni$ikansi dibandingkan dengan tabel 'hapiro 7ilk. 'igni$ikansi uji nilai 43

dibandingkan dengan nilai tabel 'hapiro 7ilk untuk dilihat posisi nilai probabilitasnya +p,. :ika

nilai p lebih dari Q maka Ho diterima 8 H0 ditolak. :ika nilai p kurang dari Q maka Ho

ditolak 8 H0 diterima. :ika digunakan rumus M maka digunakan tabel distribusi normal.

C. CARA PEN2UJIAN NORMAITAS DATA

!. Uji Normalitas Data Se3ara Man'al

!4 Dengan Meto"e C%i )'a"rat

ontoh 9

Data nilai ujian %ata &ulyah 'tatistik 0; mahasis!a seperti diba!ah ini 9

2 R CR 5; 0 5 3C C0

3 55 R3 0 C 52 CR C3

; 5 C0 C; 2 5 C0 5

C 3 C2 3C C 5; 0 R C

2 5C C2 53 5 3 R 03 2

2 5 5 2 0 3 2 CR C; 3

50 C C2 C; 52 35 5R 55R C5 5; C0 3 55 R 5C 0 C

53 CR 5 30 3C 0 55 CC 3

; 0 3 C R0 C; 50 2R C

3 5 53 3R C 2 C2 55 C0

R R C; 0 0 3 2C C

C2 5 CR C 2 5R 5 5 50

33 C0 ; 52 5 R 55 C 3

; 3R R CR 0 5C C

Penyelesaian 9

Langkah"langkah yang diperlukan adalah 9

0. %enentukan jumlah kelas inter(al. Untuk pengujian normalitas. Denagn hi &uadrat

jumlah kelas inter(al ditetapkan C hal ini sesuai dengan C bidang yang ada pada

kur(e normal baku.

9


10/35

2. %enentukan panjang kelas inter(al.

Panjang kelas Data Terbesar− Data Terkecil

jumla h kelas interval

P&94−13

6 03 dibulatkan menjadi 05

3. %enyusun kedalam tabel distribusi rekuensi sekaligus tabel penolong untuk

menghitung harga hi &uadrat hitung.4ABEL PEN)L)NM UN4U& PENMU:IAN N)/%ALI4A' DA4A DENMAN HI

&UAD/A4 + x2¿

Inter(al

f 0

f h f 0−f h f (¿¿0−f h)

2

¿

f

(¿¿0−f h)2

f h¿

03"22"5253""23""0;2

320C5205

52;002;5

"00"C0;

00

23C0;

;2;;;5R;;;;

;

:umlah0; 0; ; 0

&eterangan 9f o $rekuensi@ jumlah data hasil obser(asi

f h jumlah @ $rekuensi yang diharapkan + persentase luas tiap bidang dikalikan dengan

n ,f 0−f h selisih data f 0dengan f h

5. %enghitungf h + rekuensi yang diharapkan ,

ara menghitung

f h didasarkan pada presentasi luas tiap bidang kur(a normal

dikalikan dengan jumlah data obser(asi + jumlah indi(idu dalam sampel ,. Dalam hali ini

jumlah indi(idu dalam sampel 0; jadi9a. Baris pertama dari atas 9 2Q < 0; 5; dibulatkan menjadi 5 b. Baris ke"2 9 033Q < 0; 2;3; dibulatkan menjadi 2;#. Baris ke"3 9 35.03Q < 0; 02; dibultkan menjadi 0d. Baris ke"5 9 35.03Q < 0; 02; dibultkan menjadi 0

10


11/35

e. Baris ke" 9 033Q < 0; 2;3; dibulatkan menjadi 2;$. Baris ke"C 9 2Q < 0; 5; dibulatkan menjadi 5

. %emasukkan harga"hargaf h kedalam tabel kolom

f h sekaligus menghitung

harga"harga

f

f

(¿¿0−f h)2

f h

(¿¿0−f h)2

dan¿¿

Harga

f (¿¿0−f h)2

f h¿

merupakan harga hi &uadrat hitung.

C. %embandingkan harga hi &uadrat Hitung dengan harga hi &uadrat 4abel. Bila

harga hi &uadrat hitung lebih ke#il daripada harga hi &uadrat 4abel maka

distribusi data dinyatakan normal dan sebaliknya Bila harga hi &uadrat hitung lebih

besar daripada harga hi &uadrat 4abel maka distribusi data dinyatakan tidak

normal.Dalam perhitungan ditemukan hi &uadrat Hitung 0 selanjutnya harga ini

dibandingkan dengan harga hi &uadrat 4abel dengan dk + derajat kebebasan, C"0.

Berdasarkan 4abel hi &uadrat yang ada pada + Lampiran ,. Dapat diketahui bah!a

bila dk dan kesalahan yang ditetapkan ditetapkan Q maka harga hi &uadrat

4abel 00;;. Jadi, harga Chi Kuadrat Hitung ( 1,55 ) lebih keil dari harga Chi Kuadrat

!abel ( 11,"#" )$ %aka distribusi data nilai statistik 15" mahasis&a tersebut dapat

dinyatakan berdistribusi normal$

$4 Dengan Meto"e ilie#ors

ontoh soal 9

Berdasarkan penelitian tentang intensitas penerangan alami yang dilakukan terhadap 0

sampel rumah sederhana rata"rata pen#ahayaan alami di beberapa ruangan dalam rumah

pada sore hari sebagai berikut 8 5C 2 C3 ; 5 2 2 5 5C C 5 C 0 CR C0

11


12/35

C C lu


13/35

4ernyata Lo K Ltabel sehingga Ho diterima yang berarti data berdistribusi normal

$. Uji Normalitas Data Dengan Mi3roso#t E@3el

!4 Dengan Meto"e ilie#ors

ontoh soal 9

Berdasarkan penelitian tentang intensitas penerangan alami yang

dilakukan terhadap 0 sampel rumah sederhana rata"rata pen#ahayaan alami di

beberapa ruangan dalam rumah pada sore hari sebagai berikut 8 5C 2 C3

; 5 2 2 5 5C C 5 C 0 CR C0 C C lu


14/35

3. 4entukan terlebih dahulu nilai rata"rata data + , dan standar de(iasi +'x D,./ata"rata menggunakan $ormula 9 SAWE/AME+number02=,T dan standar

de(iasi+'D, S'4DEW+number02=,T. 4anpa tanda kutip.

14


15/35

%aka niali rata"rata+ x , 55 dan 'tandar De(iasi +'D, R22

5. Isi data tabel ST dengan rumus ( x− x )S atau dengan ormula E


16/35

Dari rumusan pertama untuk tabel ST +B5"XBX22,@XBX23 untuk data ke"dua dan

seterusnya maka kita #opas@tarik keba!ah. Dan berikan tanda X supaya pada saat di #opas

Nilai rata"rata dan 'tandar De(iasinya tidak berubah.. %en#ari nilai +,Untuk mengisi kolom +, gunakan /umus@$ormula +, SN)/%'DI'4+,T

tanpa tanda kutip.

16


17/35

C. %en#ari nilai '+, Nilai '+, adalah nilai kumulati$ $rekuensi dimana < 5 itu memiliki urutan

pertama saja maka yang dihitung adalah urutan pertama jadi 0@0;;C .

Untuk < 5C urutan ke"dua dank ke"3 maka 3@0 ;0CCC Untuk

seterusnya sampai urutan ke"0 yaitu 0@00. &alau kita menggunakan

rumus E


18/35

. %en#ari nilai G'+,"+,G

Nilai G'+,"+,G adalah nilai Lilie$ors +L, yang berisi nilai mutlak.

18


19/35

. &esimpulanJi/a


20/35

2. Akan didapat tampilan berikut 9

3. Pindahkan (ariabel NilaiIP) dan NilaiTPA yang akan diuji

normalitasnya ke dalamDeen"ent ist

sebagai berikut 9

20


21/35

5. &emudian klik Plots dan beri tanda #he#k pada kotak disamping kiri

'ormality plots &ith tests sebagai berikut 9

21


22/35

. &emudian klik Contin'e dan klik O) . )uput dari normality test (ariabel

NilaiIP) dan NilaiTPA adalah sebagai berikut +tidak semua output

ditampilkan,8

Interr

etasi Hasil

0. H; 9 data berdistribusi normalH0 9 data tidak berdistribusi normal

2. 'igni$ikasi 9 α Q

3. 'tatistik uji normalitas

22


23/35

5. &omputasi 9

5. Keputusan : P-Nilai_IPK = 0,200 > 0,05 0 !ite"i#aP-Nilai_$P% = 0,200 > 0,05 0 !ite"i#a

6. Kesi#pulan : untu& nilai P-Nilai_IPK !ata 'e"!ist"i'usi n("#a.

)e!an*&an +ntu& nilai P_Nilai_$P% !ata 'e"!ist"i'usi n("#al.

$4 Uji Normalitas "engan Meto"e )olmogro+-Smirno+

0. &lik Anal08e → Nonaramatri3 Tests→ !Samle )-S sebagai berikut 9

23


24/35

2.


3. Pindahkan (ariabel NilaiIP) dan NilaiTPA yang akan diuji normalitasnya

ke dalam Test ariale ist sebagai berikut 9

24


25/35

5. &emudian klik O).

Interretasi Hasil

!. H; 9 data berdistribusi normalH0 9 data tidak berdistribusi normal


3. 'tatistik uji normalitas

25


26/35

5. &omputasi 9

. &eputusan 9 P"Nilai[IP& ;R;R ;; H; diterimaP"Nilai[4PA ;R5 ;; H; diterima

C. &esimpulan 9 untuk nilai P"Nilai[IP& data berdistribusi norma.'edangkan Untuk nilai P[Nilai[4PA data berdistribusi normal.

*4 Uji Normalitas "engan Meto"e C%i-S&'are

!. 4abel diba!ah ini digunakan untuk melihat hubungan antara tipe Perguruan

4inggi dengan jenis kelamin apakah ada ke#endrungan perguruan tinggi

'!asta lebih banyak mahasis!i jika dibandingkan dengan Perguruan 4inggi

Negeri.

26


27/35

2. Pada lembar Wariable Wie! dari 'P'' Data Editor kita de$inisikan (ariabel

kategorik pertama Nama[%ahasis!a dengan Nama[%hs (ariabel

Perguruan[4inggi +dengan data value ‘ 0 Negeri\8 ] 2 '!asta\, dan

(ariabel :enis[&elamin +dengan data value ‘ 1 = Laki-laki’; ‘2 =

Perempuan’)

27


28/35

3. &emudian pada lembar Data ie dari 'P'' Data E"itor kita masukkan

data Nama[%ahasis!a Perguruan 4inggi dan :enis[&elamin diatas ke dalam

'P'' sebagai berikut 9

5. &lik Anal08e → Des3riti+e Stattisti3s → Crosstas sebagai berikut 9

28


29/35

. Akan didapat tampilan sebagai berikut 9

C. Pindahkan (ariabel Perg'r'anTinggi 7ro!s4 dan Jenis)elamin +#oloum,

yang akan diuji normalitasnya ke dalam 3rosstas sebagai berikut 9

29


30/35

. &lik statisti#s maka akan didapatkan tampilan sebagai berikut lalu #entang

hi"'*uare selanjutnya ontinue.

. Pada tampilan diba!ah ini klik ell.

30


31/35

R. &lik ell kemudian lihat bagian per#entages pilih ro!s akan didapat tampilan

sebagai berikut 9

0;. &lik ontinue

Interretasi Hasil

H; 9 tidak ada perbedaan yang signi$ikan proporsi laki"laki dan perempuan antara

Perguruan 4inggi Negeri dengan Perguruan 4inggi '!asta.

H0 9 ada perbedaan yang signi$ikan proporsi laki"laki dan perempuan antara Perguruan

4inggi Negeri dengan Perguruan 4inggi '!asta.

31


32/35


2. 'tatistik uji 9 hi"'*uare3. &omputasi 9

5. &eputusan 9 P"(alue ;;3 ;; H; diterima&esimpulan 9 tidak ada perbedaan yang signi$ikan proporsi laki"laki dan perempuan

antara Perguruan 4inggi Negeri dengan Perguruan 4inggi '!asta.,4 Uji In"een"en

Akan dilakukan uji Independen nilai rata"rata kelulusan mahasis!a yang terdiri dari (ariabel

Nilai[IP& Nilai[4oe$el dan Nilai[4PA 1!. &lik Anal08e Comare Means One-Samle t Test


32


33/35

3. Pindahkan (ariabel NilaiIP)= NilaiToe#el dan NilaiTPA yang akan diuji normalitasnya

ke dalam Test ariale7s4 sebagai berikut 9

5. &lik O)= dan akan didapat hasil 'P'' sebagai berikut 9

'ebelum dilakukan uji independen atau uji beda dua rata"rata maka terlebih dahulu dilakukan

uji .

0. H; 9 &elompok data nilai[IP& 4oe$el 4PA antara jurusan %atematika dan isika memiliki

Warian yang samaH0 9 &elompok data nilai[IP& 4oe$el 4PA antara jurusan %atematika dan isika memiliki

Warian yang berbeda.

33


34/35


t hitung nilai[IP& adalah ";533t hitung nilai[4oe$el adalah ;C5;t hitung nilai[4PA adalah "003

3. 'tatistik uji +Homogenitas,

5. &omputasi 9

. &eputusan 9 'ig"Nilai[IP& ;;C ;; H; diterima'ig"Nilai[4oe$el ;R5 ;; H; diterima'ig"Nilai[4PA ;R0 ;.; H; diterima

C. &esimpulan 9 H; 9 &elompok data nilai[IP& 4oe$el 4PA antara jurusan %atematika dan

isika memiliki Warian yang sama.'ehingga Uji t +Independen sample 4 4est, menggunakan nilai E*ual Warians Assemed.

0. Uji t H; 9 tidak ada perbedaan Nilai[IP& 4oe$el 4PA antara jurusan %atematika dengan

jurusan isika.Uji t H0 9 tidak ada perbedaan Nilai[IP& 4oe$el 4PA antara jurusan %atematika dengan

jurusan isika.2. 'tatatistik uji t3. &omputasi 9

5. t tabel dapat dilihat pada tabel statistik dengan signi$ikasi ;;@2 ;2

34


35/35

BAB III

PENUTUP

A. )esim'lan

Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data yang didapatkan

memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik +statistik

in$erensial,. Dengan kata lain uji normalitas adalah uji untuk mengetahui apakah data

empirik yang didapatkan dari lapangan itu sesuai dengan distribusi teoritik tertentu. Dalam

kasus ini distribusi normal.

Ada empat %etode dalam Uji Normalitas ini yaitu metode Lilie$ors hi &uadrat

&olmogoro( 'mirno( dan %etode 'hapiro"7ilk.

Dari permbahasan kami dapat menyimpulkan bah!a normalnya sebuah data apabila

:ika

Tugas Statistik Klp 2 Vib

Documents

Transcript of Tugas Statistik Klp 2 Vib