Statistik ParametrikParametrik merupakan indikatir dari suatu distribusi hasil pengukuran di mana mengikuti adanya prinsip-prinsip distribusi normal.Syarat penerapan statistik parametrik adalah sebagai berikut.a. Distribusi sampel diambil dari distribusi populasi yang terdistribusi secara normal.b. Sampel diperoleh secara random (mewakili populasi)c. Skala pengukuran harus kontinyu (rasio/interval) atau skala nominal yang diubah menjadi proporsi.d. Contohnya yaitu uji -z, uji t, korelasi pearson, anovaUJI tMacam uji t terbagi menjadi dua yaitu 1 sampel dan 2 sampel. Uji t dengan 1 sampel dapat menggunakan One Tail Test dan Two Tail Test, sedangkan uji t dengan 2 sampel dapat menggunakan Independent t-test dan Paired t-test.Uji t 1 sampel biasanya digunakan untuk menguji hipotesa deskriptif di mana kalimat hipotesanya yang akan menentukan termasuk one tail test atau two tail test. One tail test dibagi menjadi dua yaitu uji pihak kiri dan uji pihak kanan. Two tail test biasanya digunakan bila hipotesa nol (Ho) berbunyi sama dengan dan Hipotesa alternatif (Ha) berbunyi tidak sama dengan. Uji t one tail test (uji pihak kiri) biasanya digunakan bila Ho berbunyi lebih besar/ sama dengan () dan Ha berbunyi lebih kecil (). Contoh rumusan hipotesa adalah sebagai berikut.Ho = pedagang labu paling banyak menjual 100 kg/ hari ( 100 kg)Ha = pedagang labu dapat menjual lebih dari 100 kg/ hari (> 100 kg)Kurva Uji Pihak Kanan

Contoh Uji t two tail test dengan contoh rumusan hipotesanya adalah sebagai berikut. Ho = daya tahan baterai laptop sama dengan 4 jam\Ha = daya tahan baterai laptop tidak sama dengan 4 jam Ho = penjualan kartu perdana dalam satu bulan sama dengan 100 buahHa = penjualan kartu perdana dalam satu bulan tidak sama dengan 100 buahKurva Two Tail Test

Rumus t- test adalah sebagai berikut.

di mana :t = nilai t yang dihitung (t hitung)0= nilai yang dihipotesiskanSD = standar yang dihipotesiskanN = jumlah anggota sampelRumus standar deviasi adalah sebagai berikut.

di mana :xi= data ke-in = jumlah dataNilaix-xrata(x-xrata)2

x =x2 =

Langkah-langkah dalam pengujian adalah sebagai berikut.1. Menghitung rata-rata data2. Menghitung standar deviasi3. Menghitung harga t4. Melihat harga t tabel t hitung t tabel maka Ho diterima t hitung > t tabel maka Ho ditolak5. Menggambar kurva6. Meletakkan t hitung dan t tabel dalam kurva (dk = n-1)7. Membuat keputusan hipotesisUji t 2 sampelPada intinya uji t 2 sampel menggunakan 2 sampel/ populasi yang berbeda untuk nantinya dilihat perbedaannya. Uji t 2 sampel ini dibedakan menjadi dua yaitu Independent t test dan Paired Sample t test.1. Indepedent t testDigunakan untuk membandingkan dua kelompok mean dari dua sampel yang berbeda (independent). Prinsipnya yaitu ingin mengetahui apakah ada perbedaan mean antara dua populasi, dengan membandingkan dua mean sampelnya. Misalnya sebagai berikut. Melihat perbedaan antara kelas yang diberi pelatihan dan yang tidak diberi pelatihan. Perbedaan perlakuan orang yang diberi obat diet dengan yang tidak.Rumus t test Independent adalah sebagai berikut.

Di mana :Xratarata1 = rata-rata sampel 1Xratarata2 = rata-rata sampel 2S12= varians sampel 1S22= varians sampel 2N = jumlah sampelRumus Independent t test (beda N sampel) adalah sebagai berikut.

2. Paired Sample t testDigunakan untuk membandingkan mean dari suatu sampel yang berpasangan (paired). Sampel berpasangan adalah sebuah kelompok sampel dengan subyek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Menguji perbedaan kondisi awal/ sebelum dan setelah perlakuan.Rumus Paired t test adalah sebagai berikut.

Di mana :D = selisih nilai sesudah dan sebelum (post pre)N = banyak sampelTabel bantunya sebagai berikut.NoPrePostdd2

= =

UJI ANALISIS OF VARIANS(ANOVA)Anova digunakan untuk menguji hipotesis rata-rata k sampel yang berpasangan. Data berbentuk interval atau rasio. Jenis Anova adalah sebagai berikut. Anova satu jalan (One Way Anova)Contohnya : untuk menguji ada tidaknya perbedaan pendapatan antara karyawan pabrik, salesperson, dan PNS. Anova dua jalan (Two Way Anova)Contohnya : untuk menguji ada tidaknya perbedaan secara signifikan antara pendapatan karyawan pabrik, salesperson, dan PNS berdasarkan jenis kelamin.Asumsi penggunaan Anova adalah sampel diambil secara random, data berdistribusi normal, dan vaian antar sampel homogen.Menghitung One Way Anova adalah sebagai berikut.1. Hitung jumlah kuadrat total (JKtot)

2. Hitung jumlah kuadrat antar kelompok (JKant)

3. Hitung jumlah kuadrat dalam kelompok (JKdal)

4. Hitung Mean kuadrat antar kelompok (Mkant)

5. Hitung Mean kuadrat dalam kelompok (Mkdal)

6. Hitung F hitung (Fhit)

7. Bandingkan F hitung dengan F tabel (lihat tabel F) dk pembilang (antar kelompok) = m-1 dk penyebut (dalam kelompok) = N-m8. F hitung F tabel maka Ho diterimaAnova 2 Jalan (Two Way Anova)Hampir sama dengan anova satu jalan hanya saja di sini sampelnya k-sampel tetapi memiliki k-kategori. Menghitung anova dua jalan adalah sebagai berikut.1. Hitung JK Total

2. Hitung jumlah kuadrat kolom

3. Hitung jumlah kuadrat baris (arah kanan)

4. Hitung jumlah kuadrat interaksi

5. Hitung jumlah kuadrat dalam

6. Hitung dk untuk : Dk kolom = kol 1 Dk baris = bar 1 Dk interaksi = dkkol x dkbar Dk dalam = (N - kol.bar) Dk total = N 17. Hitung MK kuadrat (MKkol, MKbar, MKint, MKdal) masing-masing JK dibagi dengan dk.8. Hitung harga F

KORELASIAnalisis korelasi merupakan suatu analisis untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara dua variabel. Tingkat hubungan tersebutb dapat dibagi menjadi tiga kriteria, yaitu mempunyai hubungan positif, mempunyai hubungan negatif, dan tidak mempunyai hubungan. Contohnya : ada hubungan positif antara tinggi badan dengan kemampuan bermain basket; ada hubungan negatif antara curah hujan dengan es yang terjual. Kuatnya hubungan antar variabel dinyatakan dalam koefisien. Koefisien positif terbesar = 1; koefisien negatif terbesar = -1 (-1 r +1). Semakin kecil koefisien korelasi, maka semakin besar error (kesalahan).Korelasi Product Momentrxy di mana :rxy = korelasi antara variabel x dengan y ; x = (xi xratarata); y = (yi yratara)rxyKorelasi GandaMenunjukkan arah dan kuarnya hubungan antara dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen.REGRESIRegresi digunakan untuk uji asosiatif, lebih ditujukan untuk mengestimasi/ memprediksikan variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji regresi hanya digunakan untuk uji hubungan antara variabel hingga ke tingkat memprediksikan.ANALISIS JALURAnalisis jalur digunakan untuk menguji hubungan kausal (sebab akibat) yang didapatkan melalui kajian teori yang telah dirumuskan. Analisis jalur digunakan dalam rangka mempelajari saling ketergantungan antar variabel.