Laporan Praktikum Statistika Industri do

(1)

Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Kelulusan Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta

Oleh:

KELOMPOK 27

ATRIA TRI HAFSARI D 600 160 096

FADLI MUHAMMAD D 600 160 131

MATERI:

MODUL I : PENARIKAN SAMPEL

MODUL II : DISTRIBUSI PELUANG

MODUL III : ESTIMASI PARAMETER MODUL IV : PENGUJIAN HIPOTESIS

MODUL V : REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

(2)

Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Kelulusan Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta

Oleh:

KELOMPOK 27

ATRIA TRI HAFSARI D 600 160 096

FADLI MUHAMMAD D 600 160 131

MATERI:

MODUL I : PENARIKAN SAMPEL

MODUL II : DISTRIBUSI PELUANG

MODUL III : ESTIMASI PARAMETER MODUL IV : PENGUJIAN HIPOTESIS

MODUL V : REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2017

(3)

(4)

Assalamu’alaikum Wr. Wb

Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan berkah, rahmat, serta hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Praktikum Statistika Industri dengan lancar dan tepat waktu. Laporan ini disusun sebagai salah satu syarat kelulusan Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Dalam penyusunan laporan ini, penulis banyak mendapat bantuan dan dukungan dari beberapa pihak yang terlibat, oleh karena itu penulis mengucapkan banyak terimakasih kepada:

1. Bapak Hafidh Munawir ST, M.Eng selaku Kepala Laboratorium Teknik Industri.

2. Bapak Hari Prasetyo,ST,MT,PhD selaku Dosen Pengampu Mata Kuliah Praktikum Statistika Industri.

3. Saudara Irfan Wafi Herjuno selaku Asisten Praktikum yang telah membimbing dan mengarahkan penulis mulai dari pelaksanaan praktikum sampai penulisan laporan ini.

4. Semua pihak yang secara langsung atau tidak langsung telah membantu penulis dalam penyusunan laporan ini.

Besar harapan Laporan Praktikum Statistika Industri ini dapat bermanfaat bagi penulis khususnya dan bagi semua pihak umumnya. Penulis menyadari bahwa masih terdapat kekurangan dalam penyusunan laporan ini. Untuk itu penulis secara lapang hati menerima kritik dan saran untuk kesempurnaan penyusunan laporan selanjutnya.

Wassalamu’alaikum Wr.Wb

Surakarta, Desember 2017

Penulis

(5)

iv

Laporan Praktikum Statistika Industri ini kami

persembahkan untuk :

1. Allah SWT yang telah memberikan rahmat-Nya sehingga selama proses pengerjaan laporan ini bisa berjalan lancar.

2. Kedua Orang tua terutama Ibu.

3. Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta

(6)

“Sesungguhnya bersama kesulitan ada kemudahan” (Qs.Al-Insyirah [94]:5)

“Jika kamu bersungguh-sungguh, kesungguhanmu itu untuk kebaikanmu sendiri”

(Qs.Al-Ankabut [29]:6)

“Kegagalan bisa terjadi karena dua hal, orang yang berpikir tetapi tidak pernah bertindak dan orang yang bertindak

tetapi tidak pernah berpikir.” (W.A. Nance)

“If you tired, learn to rest, not to QUIT.” (Veronika Dini)

Tetaplah bersyukur, karena tuhan akan memberikan sesuatu yang lebih kepada hambanya yang bersyukur.

(Fadli Muhammad)

Menjadi kaya itu penting, tapi terlihat kaya itu tidak terlalu penting

(Kristian Nico)

(7)

HALAMAN PENGESAHAN...ii

KATA PENGANTAR ...iii

PERSEMBAHAN ...iv

MOTTO...v

DAFTAR ISI...vi

DAFTAR GAMBAR...viii

DAFTAR TABEL...ix

BAB I LANDASAN TEORI A. PENARIKAN SAMPEL...1

B. DISTRIBUSI PELUANG...1

C. ESTIMASI PARAMETER...1

D. PENGUJIAN HIPOTESIS...2

E. REGRESI, KOLERASI, DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS.2 BAB II PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATA A. PENARIKAN SAMPEL...3

1. Rumusan Masalah...3

2. Rencana Penarikan Sampel...4

3. Prosedur Pengambilan Sampel...5

4. Kuesioner Penelitian...7

5. Format Lembar Penelitian...7

B. DISTRIBUSI PELUANG...8

1. Objek Pengamatan...8

2. Tujuan Pengamatan...8

3. Pelaksanaan Pengamatan...8

4. Hasil Pengamatan...9

5. Uji Goodness of Fit...18

6. Analisis Uji Goodness of Fit...23

C. ESTIMASI PARAMETER...24

1. Data Pengamatan...24

2. Pengolahan Data...30

3. Analisis Data...33

D. PENGUJIAN HIPOTESIS...36

1. Pengumpulan Data...36

2. Data Denyut Nadi Peserta Praktikum Statistika 2017...36

3. Pengolahan Data...43

a. Klaim 1...43

b. Klaim 2...44

c. Klaim 3...45

d. Klaim 4...47

4. Analisis Data...48

(8)

c. Analisis Klaim 3...50

d. Analisis Klaim 4...51

5. Kesimpulan...52

a. Kesimpulan Klaim 1...52

b. Kesimpulan Klaim 2...52

c. Kesimpulan Klaim 3...52

d. Kesimpulan Klaim 4 ...53

E. REGRESI, KORELASI DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS...54

1. Regresi dan Kolerasi...54

a. Langkah-Langkah...54

b. Output...57

c. Analisis...59

2. One Way ANOVA...60

a. Data...60

b. Langkah-Langkah...60

c. Output...62

d. Analisis...64

BAB III PENUTUP A. KESIMPULAN...65

B. SARAN...66 DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

(9)

Gambar 2.2 Gambar Histogram Distribusi Poisson...23

Gambar 2.3 Gambar Histogram Distribusi Eksponensial...23

Gambar 2.4 Pie Chart Profil Responden Berdasarkan Fakultas...28

Gambar 2.5 Pie Chart Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin...29

Gambar 2.6 Histogram Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS ke Perpustakaan UMS...34

Gambar 2.7 Histogram Proporsi Sampel Tunggal Jenis Kelamin...35

Gambar 2.8 Kurva Klaim 1 Dengan Taraf Signifikan 0,05...48

Gambar 2.16 Input Data BPS ke Excel...54

Gambar 2.17 Langkah Menggani Variabel Pada Variabel View...54

Gambar 2.18 Copy Paste Data BPS ke Data View...54

Gambar 2.19 Melakukan Uji Regresi...55

Gambar 2.20 Gambar Input Data Uji Regresi...55

Gambar 2.21 Gambar Melakukan Uji Korelasi...55

Gambar 2.22 Gambar Input Variabel Korelasi...56

Gambar 2.23 Export Hasil Pengolahan Data...56

Gambar 2.24 Variable View pada Uji ANOVA...60

Gambar 2.25 Tampilan Data View...60

Gambar 2.26 Langkah Pengujian ANOVA...61

Gambar 2.27 Kolom DependentList dan Factors pada Uji ANOVA...61

Gambar 2.28 Menu Post Hoc Multiple Comparisons pada Uji ANOVA...61

Gambar 2.29 Menu Option pada Uji ANOVA...61

Gambar 2.30 Langkah Export Output...62

(10)

Tabel 2.1 Rencana Penarikan Sampel...4

Tabel 2.2 Tabel format Lembar Penelitian...7

Tabel 2.3 Data Poisson...9

Tabel 2.4 Data Eksponensial...10

Tabel 2.5 Pengolahan Data Poisson...18

Tabel 2.6 Tabel Uji Goodness Of Fit Poisson (1)...18

Tabel 2.7 Tabel Uji Goodness Of Fit Poisson (2)...18

Tabel 2.8 Tabel Chi Square Poisson...19

Tabel 2.9 Tabel Keterangan Rumus...19

Tabel 2.10 Pengolahan Data Eksponensial...20

Tabel 2.11 Tabel Uji Goodness Of Fit Eksponensial (1)...20

Tabel 2.12 Tabel Uji Goodness Of Fit Eksponensial (2)...21

Tabel 2.13 Tabel Chi Square Eksponensial...21

Tabel 2.14 Tabel Keterangan Rumus...21

Tabel 2.15 Data Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS ke Perpustakaan Pusat UMS dalam Seminggu...24

Tabel 2.16 Hasil Pengolahan Estimasi Mean Sampel Tunggal...30

Tabel 2.17 Keterangan Rumus Estimasi Mean Sampel Tunggal...30

Tabel 2.18 Hasil Pengolahan Estimasi Proporsi Sampel Tunggal...32

Tabel 2.19 Keterangan Rumus Estimasi Proporsi Sampel Tunggal...32

Tabel 2.20 Tabel Frekuensi Hasil Pengamatan...33

Tabel 2.21 Tabel Frekuensi Hasil Pengamatan Proporsi Jenis Kelamin...35

Tabel 2.22 Data Sampel Tunggal Denyut nadi Peserta Praktikum Statistika...36

Tabel 2.23 Tabel Data Sampel Ganda Denyut Nadi Peserta Praktikum Statistika 2017...38

Tabel 2.24 Tabel Data Sampel Berpasangan Denyut nadi Peserta Praktikum Statistika 2017...40

Tabel 2.25 Data Peserta KB Aktif Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah...42

Tabel 2.26 Analis Klaim 1...48

Tabel 2.30 Tabel Yohannes 2011...59

Tabel 2.31 Tabel Data Maintenance terhadap Produk Cacat...60

Tabel 2.32 Analisis Post Hoc...64

(11)

(12)

A. PENARIKAN SAMPEL

Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang berukuran N (Lohr 1999). Secara garis besar metode pengambilan sampel ada dua macam yakni Random Sampling dan Non

Random Sampling. Salah satu metode yang termasuk dalam Random Sampling adalah Simple Random Sampling. Simple Random Sampling

merupakan metode pengambilan sampel dimana setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama besar untuk diambil sebagai sampel.

B. DISTRIBUSI PELUANG

Distribusi peluang merupakan sebaran kemungkinan terjadinya variabel acak tertentu. Variabel acak adalah peristiwa yang diharapkan akan terjadi, yang biasanya dilambangkan dengan X, atau suatu bilangan yang ditentukan oleh peristiwa yang dihasilkan dari ekperimen. Berdasarkan karakteristik peubah acaknya distribusi peluang dibagi menjadi dua, yakni distribusi peluang diskrit dan distribusi peluang kontinyu.

Distribusi poisson merupakan salah satu dari distribusi diskrit, distribusi ini menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada periode waktu tertentu apabila rata-rata kejadian tersebut diketahui dan dalam waktu yang saling bebas sejak kejadian terakhir atau bisa digunakan untuk mengetahui jumlah kejadian pada interval tertentu. Sedangkan distribusi ekponensial merupakan salah satu jenis dari distribusi kontinyu, distribusi ini menggambarkan keluaran yang terjadi pada selang waktu atau luas daerah tertentu, maka peubah acak eksponensial X menggambarkan panjang rentang waktu antara suatu kejadian dengan kejadian lainnya.

C. ESTIMASI PARAMETER

Estimasi Parameter merupakan metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/ menduga/ memperkirakan nilai karakteristik dari populasi. Estimasi yang baik mempunyai sifat- sifat estimator (penduga) yaitu : tidak bias, efisien, konsisten. Estimasi dibedakan menjadi dua yakni estimasi titik dan estimasi interval.

Estimasi titik merupakan pendugaan tunggal (Point estimate), yang merupakan nilai tunggal yang digunakan untuk menaksir populasi parameter yang tidak diketahui. Sedangkan estimasi interval merupakan sekumpulan nilai statistik sampel dalam interval tertentu yang digunakan untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi dengan harapan bahwa nilai parameter populasi terletak dalam interval tersebut. Dalam melakukan estimasi terdapat standart error, Standart Error merupakan besarnya kesalahan yang dapat

(13)

sejumlah n sampel yang dipilih secara acak.

D. PENGUJIAN HIPOTESIS

Hipotesis statistik adalah suatu anggapan atau pertanyaan, yang mungkin benar ataus salah, mengenai satu poulasi atau lebih. Untuk mengetahui apakah anggapan yang telah kita buat benar atau salah sehingga kita menerima atau menolak hipotesis, diperlukan pengujian dengan data sampel. Oleh karena memakai sampel, maka kebenaran suatu hipotesis statistik tidak pernah diketahui dengan pasti.

Pengujian hipotesis dapat dilakukan dengan langkah yaitu: 1. Menentukan formulasi hipotesis

2. Menentukan taraf signifikansi 3. Menentukan daerah kritis 4. Menentukan nilai uji statistik 5. Membuat kesimpulan

Dalam proses penerimaan dan penolakan H0 terdapat 2 jenis kesalahan yakni,kesalahan tipe satu dimana memutuskan menolah H0 padahal hipotesis itu benar dan kesalahan tipe dua dimana memutuskan menerima H0 padahal hipotesis itu salah.

E. REGRESI, KORELASI, DAN UJI ANOVA DENGAN SPSS

Regresi adalah salah satu teknik statistika untuk menguji sejauh mana pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent. Sedangkan korelasi merupakan adalah bentuk dari analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan keeratan antar variabel.

Analiysis of variance (ANOVA) merupakan metode analisis statistik yang digunakan untuk menguji rata-rata antar grup dilihat dari variannya. Dalam

pengujian ANOVA dapat dilakukan dengan menggunakan SPSS (Stastistical

(14)

A. PENARIKAN SAMPEL 1. Rumusan Masalah

Perpustakaan merupakan sebuah ruangan atau gedung yang digunakan untuk menyimpan buku dan terbitan yang biasanya disimpan menurut tata susunan tertentu untuk digunakan pembaca. Perpustakaan juga merupakan sarana yang diperlukan untuk pemenuhan dan pencapaian kegiatan akademik mahasiswa. Sebagai salah satu sumber belajar, hendaknya perpustakaan dimanfaatkan sepenuhnya oleh mahasiswa.

Perpustakaan Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) berdiri sejak tanggal 18 September 1958, bersamaan dengan berdirinya IKIP Muhammadiyah Surakarta, sebagai cabang dari Universitas Muhammadiyah Jakarta. Seiring dengan perubahan status IKIP Muhammadiyah Surakarta menjadi Universitas Muhammadiyah Surakarta, Perpustakaan UMS juga mengalami perkembangan yang cukup berarti. Terbukti dengan semakin banyaknya perubahan yang terjadi dalam rangka memajukan diri. Beberapa perubahan tersebut meliputi gedung, fasilitas, dana, pengelolaan dan jumlah koleksi yang terus bertambah dalam jumlah judul dan eksemplarnya, serta ragam ataupun jenis koleksinya. Demikian juga dengan sistem sentralisasi yang telah berubah ke sistem desentralisasi. Perpustakaan UMS Yang dulu hanya satu-satunya perpustakaan di lingkungan UMS, saat ini dengan beberapa perpustakaan fakultas dan perpustakaan unit penunjang yang lain semakin banyak memiliki peluang untuk mengembangkan diri secara lebih baik dan optimal, dalam rangka mewujudkan perpustakaan online yang mampu mengikuti perkembangan informasi di dunia informasi, khususnya dalam dunia pendidikan. Dengan menempati sebuah gedung berlantai empat dengan luas kurang lebih 4000 meter persegi sejak Februar1994, banyak kemajuan yang telah dicapai oleh Perpustakaan UMS. Perhatian yang cukup serius dari pimpinan UMS dan semangat kerja yang tinggi dari tenaga pengelola, mampu mengantarkan Perpustakaan UMS untuk berubah menjadi perpustakaan yang modern, yaitu perpustakaan yang didukung oleh teknologi informasi dan komunikasi dalam usaha mendukung kegiatan proses belajar mengajar (fungsi edukatif) di UMS secara lebih lebih efektif dan efisien, dengan hasil akhir yang optimal.

Universitas Muhammadiyah Surakarta memiliki perpustakaan pusat yang terletak di kampus 2. Di dalam perpustakaan UMS terdapat beberapa fasilitas yang dapat dimanfaatkan seperti akses e-journal, E-BOOK,

mushola, kamar mandi dan kantin kejujuran. Untuk mengetahui apakah

(15)

diketahui salah satunya dengan banyaknya mahasiswa yang mengunjungi perpustakaan dan lamanya mahasiswa berada di perpustakaan. Adapun rumusan masalah dalam hal ini adalah”Berapa lama rata-rata mahasiswa UMS berada di perpustakaan UMS dalam seminggu ?”

2. Rencana Penarikan Sampel

Tabel 2.1 Rencana Penarikan Sampel

NO Pertanyaan Jawaban Alasan

1. Lokasi Perpustakaan

UMS

Lokasi perpustakaan UMS yang strategis memudahkan dalam pengambilan sampel.

2. Waktu Senin, 06

November2017 pukul 08.00 WIB – 16.00 WIB

Pada waktu tersebut adalah waktu yang tepat untuk pengambilan sampel karena hari senin merupakan hari

produktif bagi

mahasiswa sehingga banyak mahasiswa yang mengunjungi

perpustakaan.

3. Jumlah Sampel 100 sampel Karena jumlah populasi

yang besar yakni seluruh mahasiswa UMS, dan dengan syarat minimal sampel sebanyak 30 sampel, oleh karena itu diambil 100 sampel, dimana dengan sampel tersebut

diharap mampu

mewakili populasi.

4. Metode

Sampling

Simple Random Sampling

(16)

3. Prosedur Pengambilan Sampel

a. Gambar FlowChart

Gambar 2.1 FlowChart Pengambilan Sampel

Mulai

Menentukan Tema penelitian

Menyusun Rumusan

Masalah

Menentukan objek,tempat, waktu penelitian

Menentukan Metode Sampling dan ukuran sampel

yang hendak di

Penyebaran Kuisioner

Mengolah data

Menarik Kesimpulan

(17)

1) Menentukan Tema

Langkah pertama untuk melakukan sebuah penelitian adalah menentukan tema, Judul dalam penelitian ini adalah “Data Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS ke Perpustakaan UMS dalam seminggu”.

2) Menyusun Rumusan Masalah

Setelah menentukan tema yang akan dijadikan penelitian,langkah selanjutnya adalah menentukan rumusan masalah. Rumusan masalah ini digunakan sebagai dasar dalam penelitian. Rumusan masalah pada kasus ini adalah” Berapa lama rata-rata mahasiswa UMS berada di perpustakaan UMS dalam seminggu ?

3) Menentukan objek, tempat, waktu penelitian

Selanjutnya menentukan objek tempat dan waktu penelitian, objek merupakan responden yang akan dibei kuisioner dan di teliti nantinya, objek pada penelitian ini adalah mahasiswa UMS. Waktu penelitian adalah waktu pengambilan sampel atau penyebaran kuisioner yakni hari Kamis,19 Oktober 2017 dan tempat penelitian di Perpustakaan UMS.

4) Menentukan Metode Sampling

Metode sangat penting dalam pengambilan sampel. Metode yang digunakan adalah Simple Random Sampling, metode ini memudahkan dalam pengambilan sampel dengan sampel sebanyak 100.

5) Penyebaran Kuisioner

Hal ini merupakan yang paling utama dalam penelitian, penyebaran kuisioner merupakan cara untuk mendapatkan data dari responden.

6) Mengolah Data

Data yang telah terkumpul kemudian diolah untuk mendapatkan hasil akhir yang nantinya digunakan untuk menarik kesimpulan.

7) Menarik Kesimpulan

(18)

4. Kuesioner Penelitian

Kuesioner Data Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS Ke Perpustakaan UMS.

a) Deskripsi Penelitian

Kuesioner ini dibuat untuk melaksanakan tugas Praktikum Statistika Industri. Tema yang kami angkat yaitu Data Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS Ke Perpustakaan UMS. Data yang akan diambil bertujuan untuk mengetahui apakah fasilitas perpustakaan sudah digunakan secara maksimal dari segi waktu.oleh karena itu partisipasi anda dalam memberikan data sangat diperlukan untuk kelancaran penelitian ini. Terimakasih atas partisipasi anda.

b) Identitas Responden :

Nama :

NIM :

Fakultas :

Alamat :

c) Pertanyaan

 Berapa lama anda mengunjungi perpustakaan dalam satu minggu ?

... ...

 Berapa kali anda mengunjungi perpustakaan dalam satu

minggu ?

... ...

5. Format Lembar Penelitian

Tabel 2.2 Tabel format Lembar Penelitian

No Nama NIM Fakultas Alamat Waktu

(19)

1. Objek Pengamatan

Pada praktikum Statistika Industri II, Modul II dilakukan pengamatan lapangan.Object yang diamati adalah jumlah mobil Toyota warna hitam yang melintas di jl.Adi Sucipto dari arah Solo menuju bandara. Object ini dipilih karena mobil Toyota merupakan salah satu mobil yang digemari masyarakat Indonesia,sehingga mobil Toyota warna hitam dipilih sebagai object pengamatan.

Karena Toyota berwarna hitam merupakan salah satu mobil yang digemari, jadi banyak masyarakat yang menggunakan mobil ini sehingga akan mendapatkan sampel yang bisa mewakili populasi. Mobil warna hitam dipilih karena memudahkan peneliti dalam pengamatan.Tempat pelaksanaan pengamatan di depan Alfamart Jl.Adi Sucipto, tempat ini dipilih karena Jl. Adi Sucipto merupakan salah satu jalan utama,sehingga banyak kendaraan yang melintas.

2. Tujuan Pengamatan

Peneliti melakukan pengamatan jumlah mobil Toyota warna hitam yang melintasi Jl Adi Sucipto dengan tujuan:

a. Mengetahui jumlah mobil Toyota warna hitam yang melintasi Jl.Adi Sucipto dari arah Solo menuju bandara.

b. Mendapatkan data interval kedatangan mobil dan menguji apakah data tersebut terdistribusi Poisson atau tidak.

c. Mendapatkan data jumlah mobil Toyota dalam 8 jam dan menguji apakah data tersebut terdistribusi eksponensial atau tidak. Pelaksanaan pengamatan

3. Pelaksanaan Pengamatan

Pengamatan lapangan praktikum statistika industri modul 2 dilaksanakan pada:

Hari,Tanggal : Rabu, 15 November 2017

Waktu : 10.00-18.00 WIB

(20)

4. Hasil Pengamatan

a. Data Poisson

Berdasarkan pengamatan yang dilakukan yakni banyaknya mobil Toyota hitam yang melintasi Jl Adi Sucipto selama 8 jam, maka di dapat data seperti dibawah :

Tabel 2.3 Data Poisson

No Interval _KedatanganJumlah No Interval _KedatanganJumlah

1 10.00-10.10 20 25 14.00-14.10 19

2 10.10-10.20 25 26 14.10-14.20 23

3 10.20-10.30 17 27 14.20-14.30 21

4 10.30-10.40 9 28 14.30-14.40 16

5 10.40-10.50 15 29 14.40-14.50 17

6 10.50-11.00 26 30 14.50-15.00 12

7 11.00-11.10 19 31 15.00-15.10 19

8 11.10-11.20 15 32 15.10-15.20 27

9 11.20-11.30 19 33 15.20-15.30 23

10 11.30-11.40 17 34 15.30-15.40 15

11 11.40-11.50 15 35 15.40-15.50 30

12 11.50-12.00 10 36 15.50-16.00 22

13 12.00-12.10 19 37 16.00-16.10 15

14 12.10-12.20 16 38 16.10-16.20 25

15 12.20-12.30 8 39 16.20-16.30 15

16 12.30-12.40 17 40 16.30-16.40 16

17 12.40-12.50 15 41 16.40-16.50 26

18 12.50-13.00 20 42 16.50-17.00 18

19 13.00-13.10 10 43 17.00-17.10 19

20 13.10-13.20 10 44 17.10-17.20 24

21 13.20-13.30 19 45 17.20-17.30 26

22 13.30-13.40 14 46 17.30-17.40 10

23 13.40-13.50 15 47 17.40-17.50 19

(21)

b. Data Eksponensial

Di bawah ini merupakan yang dilakukan didapat data selang waktu kedatangan antar mobil Toyota selama 8 jam.

Tabel 2.4 Data Eksponensial

(22)

(23)

(24)

(25)

Ke- Ke-

Ke-284 67 327 61 370 95

285 1 328 11 371 51

286 4 329 59 372 12

287 3 330 16 373 9

288 2 331 0 374 37

289 9 332 15 375 26

290 52 333 8 376 124

291 12 334 39 377 55

292 2 335 55 378 8

293 71 336 28 379 147

294 1 337 4 380 16

295 58 338 67 381 20

296 9 339 1 382 52

297 36 340 64 383 2

298 50 341 32 384 1

299 4 342 42 385 1

300 76 343 2 386 94

301 47 344 4 387 86

302 21 345 11 388 98

303 35 346 72 389 97

304 5 347 1 390 41

305 38 348 76 391 3

306 14 349 70 392 2

307 5 350 24 393 9

308 3 351 11 394 9

309 66 352 78 395 2

310 3 353 87 396 5

311 4 354 82 397 5

312 19 355 10 398 4

313 521 356 69 399 64

314 21 357 5 400 54

315 6 358 182 401 16

316 5 359 13 402 8

317 52 360 4 403 1

318 76 361 2 404 19

319 222 362 3 405 60

320 68 363 7 406 93

321 1 364 40 407 12

322 10 365 3 408 3

323 71 366 4 409 5

324 23 367 37 410 27

325 47 368 47 411 29

(26)

(27)

Ke- Ke-

(28)

Ke- Ke-

Ke-671 107 712 8 753 75

672 24 713 10 754 35

673 3 714 8 755 5

674 59 715 4 756 59

675 15 716 10 757 9

676 90 717 7 758 7

677 20 718 52 759 30

678 74 719 39 760 94

679 82 720 8 761 11

680 24 721 61 762 16

681 7 722 20 763 48

682 55 723 3 764 41

683 9 724 9 765 28

684 13 725 1 766 8

685 177 726 50 767 19

686 8 727 24 768 17

687 19 728 6 769 58

688 2 729 18 770 1

689 95 730 45 771 13

690 34 731 50 772 12

691 80 732 55 773 3

692 4 733 36 774 98

693 11 734 20 775 8

694 15 735 47 776 61

695 33 736 6 777 37

696 4 737 79 778 63

697 3 738 31 779 5

698 8 739 38 780 5

699 42 740 42 781 14

700 37 741 24 782 28

701 25 742 34 783 47

702 3 743 42 784 25

703 9 744 3 785 8

704 2 745 23 786 3

705 6 746 47 787 6

706 75 747 13 788 16

707 16 748 24 789 56

708 9 749 73 790 16

709 5 750 8 791 14

710 41 751 1 792 21

711 105 752 6 793 4

(29)

794 20 819 18 844 4

795 7 820 109 845 10

796 21 821 103 846 2

797 13 822 73 847 62

798 10 823 1 848 47

799 4 824 164 849 69

800 3 825 13 850 1

801 1 826 48 851 9

802 60 827 6 852 6

803 18 828 15 853 7

804 0 829 7 854 76

805 17 830 21 855 35

806 54 831 35 856 4

807 19 832 8 857 5

808 2 833 17 858 1

809 71 834 1 859 49

810 1 835 7 860 20

811 35 836 37 861 6

812 9 837 93 862 89

813 17 838 15 863 6

814 145 839 19 864 4

815 83 840 1

816 44 841 69

817 62 842 45

818 2 843 61

(30)

a. Uji Goodness Of Fit Poisson

Setelah melakukan pengolahan data didapat hasil uji Goodness Of Fit

Poisson sebagai berikut:

Tabel 2.5 Pengolahan Data Poisson

Rumus Hasil

Min 8

Max 30

Banyaknya Kelas 15

Mean 18

Standar Deviasi 5,144714

Interval Kelas 1,466667

Tabel 2.6 Tabel Uji Goodness Of Fit Poisson (1)

No

Interval _KomulatifHitungan

Frekuensi _ProbabilitasKumulatif Probabilitas Frekuensi Harapan Bawah Ata_s

1 8 9,5 2 2 0,0153811 0,0153811 0,738293

2 9,5 10,9 6 4 0,0303663 0,0149852 0,719288

3 10,9 12,4 7 1 0,0916692 0,0613029 2,94254

4 12,4 13,9 7 0 0,1425978 0,0509286 2,444572

5 13,9 15,3 17 10 0,2866529 0,1440551 6,914646

6 15,3 16,8 20 3 0,3750504 0,0883975 4,243078

7 16,8 18,3 25 5 0,562245 0,1871946 8,985342

8 18,3 19,7 33 8 0,6509161 0,0886711 4,256215

9 19,7 21,2 36 3 0,7991236 0,1482075 7,113959

10 21,2 22,7 38 2 0,8550901 0,0559665 2,68639

11 22,7 24,1 41 3 0,9317398 0,0766497 3,679186

12 24,1 25,6 43 2 0,9553917 0,0236519 1,135292

13 25,6 27,1 47 4 0,9826824 0,0272907 1,309952

14 27,1 28,5 47 0 0,9897 0,0070176 0,336845

15 28,5 30,0 48 1 0,9966692 0,0103 0,494401

total 1 48

Tabel 2.7 Tabel Uji Goodness Of Fit Poisson (2)

No Interval KomulatiHitungan f

Probabilitas Frekuensi_Harapan Bawa

h Atas

1 8 9,5 2 2 0,2800143 0,1425978 6,8446924 2 13,9 15,3 17 10 0,6617032 0,2324526 11,1577245 3 16,8 18,3 25 5 1,2131611 0,2758658 13,2415572 4 19,7 21,2 36 3 0,7991236 0,1482075 7,11395904 5 28,5 30,0 48 11 5,7086596 0,2008764 9,64206681

Total 1 48

(31)

No Oi Ei Oi-Ei (Oi-Ei)^2 (Oi-Ei)^2/Ei Nilai Tabel Bawah Atas

1 8 9,5 2 6,844692 -4,8446924 23,4710445 3,429086817

9,487729 2 13,9 15,3 10 11,15772 -1,15772454 1,34032612 0,1201254

3 16,8 18,3 5 13,24156 -8,2415572 67,923265 5,129552666

4 19,7 21,2 3 7,113959 -4,11395904 16,924659 2,379077376

5 28,5 30,0 11 9,642067 1,357933188 1,84398254 0,191243494

Total 11,249085

Tabel 2.9 Tabel Keterangan Rumus

No Rumus Keterangan

1 Min =Min(Cell data1; Cell

dataakhir)

untuk menentukan nilai minimal pada seluruh data Poisson.

2 Max=MAX(Cell data1; Cell

dataakhir)

untuk menentukan nilai maksimal pada seluruh data Poisson.

3 Mean=Average(Cell data1;

Cell dataakhir)

Mean digunakan untuk

mencari nilai rata-rata dari data Poisson.

4 Standar

Deviasi=STDEV(Cell data1; Cell dataakhir)

Digunakan untuk menentukan standar deviasi dari data Poisson.

5 Banyaknya Kelas =15 Digunakan untuk menampilkan

banyaknya pembagian kelas dari data Poisson.

6 Interval Kelas

=(Max-Min)/banyak kelas Digunakan untuk menampilkannilai interval dari dari data Poisson.

7 Interval kelas atas

=Interval Bawah+interval kelas(F4)

Digunakan untuk menampilkan nilai kelas atas pada setiap kelas.

8 Interval kelas Bawah

=Interval Atas pada data Min

Digunakan untuk menampilkan nilai kelas bawah pada setiap kelas.

9 Hitungan Komulatif

=Frequency(Data semua kelas(F4);Nilai kelas atas)

Digunakan untuk menentukan

nilai komulatif dari

perhitungan.

10 Frekuensi

=Data Frekuensi 2-Data Frekuensi 1

Digunakan untuk menentukan

nilai frekuensi dari

perhitungan.

11 Kumulatif Probabilitas

=POISSON.DIST (H11;$H$2;TRUE)

Merupakan nilai poisson dari data.

12 Probabilitas =cell2-cell1 Merupakan nilai probabilitas

(32)

No Rumus Keterangan

nilaidata komulatif probabilitas sebelumnya.

13 Frekuensi Harapan

=cell1 *48

Sebuah frekuensi data yang diharapkan cell 1 adalah probabilitas dikali jumlah data.

14 Oi=cell1 Cell 1 merupakan cell

frekuensi pada tabel uji goodness of fit 2.

15 Ei = cell2 Dimana cell 2 merupakan data

yang berisi frekuensi harapan yang terletak pada tabel uji goodness of fit poisson 2.

16 Nilai Tabel

=CHIINV(0,05;v)

Digunakan sebagai batas daerah kritis dimana v adalah degree of freedom.

- Kesimpulan

Pada Uji Goodness Of Fit Poisson 1 terdapat 15 kelas,sedangkan pada uji Goodness of Fit Poisson 2 menjadi 5 kelas, karena terdapat 10 data yang kurang dari 5. Pada Uji Chi Square didapat nilai hitung sebesar 278,96292 dengan nilai tabel sebesar 9,487729037. Karena nilai hitung lebih dari nilai tabel,sehingga ditolak, Artinya data tersebut tidak berdistribusi

poisson.

b. Uji Goodness Of Fit Eksponensial

Tabel 2.10 Pengolahan Data Eksponensial

Rumus Hasil

Min 1

Max 521

Banyaknya Kelas 15

Mean 32,81019

Interval Kelas 35

Lamda 0,030478

Tabel 2.11 Tabel Uji Goodness Of Fit Eksponensial (1)

No Interval Hitungan

Kumulatif

Frekuensi Kumulatif Probabilitas

(33)

8 244 278 863 0 1,0 0,0 0,3

Total 1,0 864,0

Tabel 2.12 Tabel Uji Goodness Of Fit Eksponensial (2)

No

Interval

Hitungan

Kumulatif Frekuensi ProbabilitasKumulatif Probabilitas FrekuensiHarapan

Bawah Atas

Total 1 864

Tabel 2.13 Tabel Chi Square Eksponensial

No Kelas Oi Ei Oi-Ei (Oi-Ei)^2 (Oi-Ei)^2/Ei Nilai Tabel

1 1 36 566 573 -7 44 0,08

Tabel 2.14 Tabel Keterangan Rumus

No Rumus Keterangan

1 Min=MIN(Cell data1; Cell

dataakhir)

untuk menentukan nilai minimal pada seluruh data Eksponensial.

2 MAX=Max(Cell data1;

Cell dataakhir)

untuk menentukan nilai maksimal pada seluruh data Eksponensial.

3 AVERAGE=MAX(Cell

data1; Cell dataakhir)

Mean digunakan untuk mencari nilai rata-rata dari data Eksponensial.

4 Standar Deviasi

=STDEV(Cell data1; Cell

dataakhir)

Digunakan untuk

(34)

No Rumus Keterangan

5 Banyaknya Kelas =15 Digunakan untuk

menampilkan banyaknya pembagian kelas dari data Poisson.

6 Interval Kelas

=(Max-Min)/banyak kelas Digunakanmenampilkan nilai intervaluntuk dari dari data Eksponensial.

7 Interval Kelas Atas

=Interval Bawah+interval kelas(F4)

Digunakan untuk

menampilkan nilai kelas atas pada setiap kelas.

8 Interval Kelas Bawah

=Interval Atas pada data Min

Digunakan untuk

menampilkan nilai kelas bawah pada setiap kelas.

9 Hitung Komulatif

=Frequency(Data semua kelas(F4);Nilai kelas atas)

Digunakanuntukmenentuka n

nilaikomulatifdariperhitung an.

10 Frekuensi=Data Frekuensi

2-Data Frekuensi 1

Digunakan untuk

menentukan nilai frekuensi dari perhitungan.

11 KomulatifProbabilitas

=Ekspondist(Interval Atas;Lamda(F4);True)

Digunakan untuk

menentukan nilai

eksponensial data.

12 Probabilitas =Komulatif

Probabilitas 2- Komulatif Probabilitas 1

Digunakan untu

menentukan nilai

probabilitas dari data.

13 Frekuensi Harapan

=Probabilitas*n data

Digunakan untuk

menentukan data yang sesuai. Data sesuai apabila nilainya≥5.

14 Nilai Tabel

=CHIINV(0,05;v)

Digunakan sebagai batas daerah kritis dimana v adalah degree of freedom.

- Kesimpulan

Uji Goodness Of Fit (1) digunakan untuk membagi data

pada 15 kelas. Data Frekuensi Harapan pada Uji Goodness Of Fit

(1) terdapat data yang bernilai 0-572. Uji Goodness Of Fit (2) digunakan untuk menentukan data yang memiliki nilai Frekeunsi Harapan yang besarnya ≥ 5, hal ini dikarenakan nilai Frekuensi Harapan kurang dari 5 tidak cukup baik. Tabel Chi Square

digunakan untuk menentukan nilai N hitung. Pada tabel Chi Square nilai N hitung lebih kecil dari pada N tabel.

6. Analis Uji Goodness of Fit

(35)

9,5 15,3 18,3 21,2 30,0 More 0

10 20

Histogram Distribusi Poisson

Frequency

Gambar 2.2 Gambar Histogram Distribusi Poisson

- Analisis:

Berdasarkan data pengamatan didapatkan banyak data yang terdapat pada interval atas terlihat seperti histogram diatas. Setelah dilakukan pengolahan didapatkan nilai hitung sebesar 11,24908575 dengan nilai tabel sebesar 9,487729037. Karena nilai hitung lebih dari nilai tabel,sehingga ditolak,Artinya data tersebut tidak berdistribusi poisson.

b. Distribusi Eksponensial

36 70 105 140 174 More

Histogram Distribusi Eksponensial

Frequency

Gambar 2.3 Gambar Histogram Distribusi Eksponensial.

- Analisis:

Pada gambar histogram di atas menunjukan diagram antara Bin (Nilai Interval Atas) dengan Frekuensi. Pada nilai interval atas pertama menunjukan data paling banyak, sedangkan pada nilai interval atas kedua mengalami penurunan. Nilai interval atas pertama menunjukan besarnya nilai frekuensi sebesar 566, pada nilai interval kelas atas kedua menunjukan nilai frekuensi sebesar 179. Semakin kekanan nilai frekuensinya semakin menurun, hal ini dikarenakan banyaknya data yang masuk semakin sedikit. Semakin besar nilai interval atas maka semakin kecil frekuensinya.

C. ESTIMASI PARAMETER

(36)

Perpustakaan merupakan sebuah ruangan atau gedung yang digunakan untuk menyimpan buku dan terbitan yang biasanya disimpan menurut tata susunan tertentu untuk digunakan pembaca. Perpustakaan juga merupakan sarana yang diperlukan untuk pemenuhan dan pencapaian kegiatan akademik mahasiswa. Sebagai salah satu sumber belajar, hendaknya perpustakaan dimanfaatkan sepenuhnya oleh mahasiswa. Untuk mengetahui apakah perpustakaan UMS dimanfaatkan secara penuh oleh mahasiswa dapat diketahui salah satunya dengan banyaknya mahasiswa yang mengunjungi perpustakaan dan lamanya mahasiswa berada di perpustakaan.

Pada Modul 1 telah dilakukan pengambilan sampel dengan cara membagikan kuesioner. Kuesioner tersebut dibagikan kepada para pengunjung Perpustakaan Pusat UMS. Data diambil pada bulan November 2017, tempat pengambilan data di Perpustakaan Pusat UMS. Pengambilan sampel dilakukan untuk memperoleh data durasi kunjungan mahasiswa UMS ke perpustakaan Pusat UMS dalam seminggu. Berdasarkan kuesioner didapat data sebagai berikut :

Tabel 2.15 Data Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS ke Perpustakaan Pusat UMS dalam Seminggu.

No Nama NIM Jenis

Kelamin Fakultas Alamat

Durasi Kunjungan

(menit)

Banyaknya Kunjungan

1 Maslihah B.M G000150015 P Agama Islam Karanganyar 240 3 2 Ana Retha

Mutia

G000140016 P Agama Islam Makam Haji, Sukoharjo

1200 4

3 Amilia Novitasari

G000170186 P Agama Islam Grumbul sawit,Saten, Karanganyar

30 1

4 Rika Yuliana I000160035 P Agama Islam Banjarsari 960 4

5 Rahmad Zanuri G000160174 L Agama Islam Sukoharjo 540 3

6 Rizki M Falim G000140140 L Agama Islam Pondok Shabran

720 4

7 Musrin Haryono

G000140146 L Agama Islam Pondok Shabran

960 4

8 Erna Widiayastuti

G000120189 P Agama Islam Ngluwah, Giriwondo Jumapolo

60 1

9 Ashri Ainin B.M

I00017002 P Agama Islam Sanglirah Rt04/1, PasarKliwon

360 3

10 Dani Tri Wahyudi

I1000170043 L Agama Islam Jln. Gatak 120 2

11 Berlina F.P I000170032 P Agama Islam Jaten, Karanganyar

240 2

12 Tata Leni L I000170016 P Agama Islam Samirukun, Karanganyar

180 3

13 Senly Aprilina B300170280 P Ekonomi & Bisnis

Sukoharjo 180 3

14 Ayuk Isnaini N.A

B300170202 P Ekonomi & Bisnis

Sukoharjo 180 3

15 Jean Dhea S B300160136 P Ekonomi & Bisnis

Ponoragan Tanjungsari

180 1

17 Taufika Nur W B100150371 P Ekonomi & Bisnis

Jl. Gajahan IV

No.1 Surakarta 120 1

18 Sisilia Reulera RS

Sukoharjo 240 2

19 Imfrianti A B100140176 P Ekonomi & Bisnis

(37)

No Nama NIM

Kelamin Fakultas Alamat Kunjungan

(menit) Kunjungan 20 Alfian

Saifuddin N

B200170173 L Ekonomi & Bisnis

Klaten 120 2

21 Lien K.M B300170208 P Ekonomi & Bisnis

Sragen 360 3

22 Nourma Susilowati

Sekulan,Pedan 540 3

23 Riza Mardhia A B300170207 P Ekonomi &_Bisnis Jl.Menco Raya 360 3

24 Resi Patrioti B200140321 P Ekonomi & Bisnis

Jl.Menco 2 no.IX,Kartasur a

240 2

25 Lucky Yoga W K100160073 L Farmasi Perum Griya Kraton

60 1

26 Muh. Bachtiar K100160057 L Farmasi Dk. Pucang 15 1

27 Amar Khoiri O. K100160095 L Farmasi Toriyo Sukoharjo

60 1

28 Andea Achmad R

K100160168 L Farmasi Mendungan 300 1

29 Fitriana Dewi P.

J410140049 P Ilmu Kesehatan Jl.Menco 1 No 4,Nilasari Baru,Gonilan

480 2

30 Mella Sintia Saputri

J310170166 P Ilmu Kesehatan Menggah,Rt 004/004,

J310170158 P Ilmu Kesehatan Jl.Pabelan 1 360 2

32 Adik Fitriana Feri

J3010170222 P Ilmu Kesehatan Jl.Menco no 13

360 2

33 Nur Amalina Muhas

J410170133 P Ilmu Kesehatan Bergas,Ungara n,Semarang

480 2

34 Widya Rosati J310170204 P Ilmu Kesehatan Jl.Rajawali 1A,Gonilan

360 2

35 Septilia Anggi R

J310170195 P Ilmu Kesehatan Jambi 360 2

36 Brugruera Krisna

J210170093 L Ilmu Kesehatan Bejen, Karanganyar

360 3

37 Mayfa J210150041 P Ilmu Kesehatan Jepara 300 2

38 Risada J210150060 P Ilmu Kesehatan Teosemi 300 1

39 Siti Nurohmatin A320160281 P Keguruan dan Ilmu Pendidikan

Ngawi 120 2

40 Habib Al Fattah A320130157 L Keguruan dan Ilmu Pendidikan

Jl. Kerinci Sekip RT.4/8 Kadipiro Solo

240 4

41 Ema Fidiyawati A220170085 P Keguruan dan Ilmu

A220172100 P Keguruan dan Ilmu

A220150095 P Keguruan dan Ilmu Pendidikan

Sragen 240 1

44 Luthfi Suryanto A220140004 L Keguruan dan Ilmu Pendidikan

Sukoharjo 240 2

No Nama NIM Jenis

Durasi

A320140037 P Keguruan

dan Ilmu Pendidikan

Megeri ,Ceper

(38)

No Nama NIM Jenis

Durasi

dan Ilmu Pendidikan

Jl Srigoding 1,No6,

dan Ilmu Pendidikan

Tanjung Pinang 120 1

48 Endriana . H

dan Ilmu Pendidikan

Sukoharjo 180 2

49 Azilatul Afina

dan Ilmu Pendidikan

Pekalongan 60 1

50 Irma Suryani

dan Ilmu

dan Ilmu Pendidikan

Sragen 180 1

52 Vina Adi Tama

dan Ilmu Pendidikan

Sragen 120 1

53 Ariani Dwi Rusdina

dan Ilmu Pendidikan

Pemalang 120 2

54 Hanifah Nurjati P

L100140067 P Komunikasi dan Informatika

Pakis Etan Rt20,Masaran, Sragen

120 1

55 Ivani Cahaya Nurani

L100140072 P Komunikasi dan Informatika

Perum Zada Tower Land

120 1

56 Mawan Budianto

L200130031 L Komunikasi dan

L200170148 L Komunikasi dan Informatika

Karanganyar 60 1

58 Hafidz Al Afaf

Pabelan 60 1

59 Kukuh Adhi P.

Pesma 120 4

60 Firda Imam Asa

Gonilan 90 2

61 Wildan Ainur R

Gonilan 120 2

62 Dian Ardiyani

O100160085 P Magister

Pendidikan Islam

Gedongan, Colomadu

60 1

63 Mega Cipta W T100145002 P Magister Profesi Psikologi

Sragen 300 2

64 Aminah Oktavia C

Q100150001 P Megister Pendidikan

Ngoresan Rt.01/18 Sukoharjo

(39)

No Nama NIM

Kelamin Fakultas Alamat Kunjungan

(menit) Kunjungan 65 Fatihatun

Nuroniyah

T100170012 P Megister Psikologi

T100170041 P Megister Psikologi

Mendungan 360 3

67 Naufal R F100140077 L Psikologi Surakarta 120 1

68 Ovyn S.H F100130061 P Psikologi Solo 480 2

69 Elsa F100130096 P Psikologi Sragen 1680 4

70 Rizal Firnanda F100150061 L Psikologi Gumpang 60 1

71 Helga T100170040 P Psikologi Belitang, Sumsel 180 3

72 Isma Caestia T100170016 P Psikologi Colomadu 480 3

73 Ananda Nahdiyah

F100142011 P Psikologi Menco Kartasura 180 2

74 Milla Hanifa F100142007 P Psikologi Menco 12 90 1

75 Pahlawani N. D500130023 P Teknik Kartasura 600 4

76 M. Zulfa H.M D500170082 L Teknik Kacangan RT _{05/01,Andong,} Boyolali

240 4

77 Eka Putri R. D500170136 P Teknik Sumberrejo Rt 04/03,Gunung wungkal,Pati

1200 5

78 Gardinawati Cahyaningsih

D500170140 P Teknik Wirosari, Grobogan

1200 5

79 Fara R D500130137 P Teknik Delanggu 300 5

80 Tony Agus Sucipto

D500130101 L Teknik Blora 360 5

81 Yudha Rizky K D500100020 L Teknik Banyuagung 240 4

82 Cindy Amelia Sari

D500170074 P Teknik Pati 240 3

83 Adika Fajar Fatimah

D600160037 P Teknik Gemolong 360 3

84 Mintarsih R D500130024 P Teknik Gumpang 480 5

85 Ayu Mareta D500130040 P Teknik Gumpang 360 4

86 Iwa Dwi Jayanto

D300140009 L Teknik Ponorogo 180 1

87 Agus Suhendro D300140139 L Teknik Soko Kulon, Klaten 540 3 88 Abdul Lathif

M. A

D600160140 L Teknik Pangandaran 1080 6

89 M. Subchan Nitama

D500150077 L Teknik Gumpang 180 3

90 Irfan Adi H D60016004 L Teknik Klaten 360 3

91 Fauzia Bagas K D600160035 L Teknik Mendungan 760 4

92 Erni Widyaningrum

D500170146 P Teknik Tangerang,Banten 180 3

93 Adeline Novianti P.

D500170150 P Teknik Majalengka, Jawa Barat

240 2

94 Raida Karima Arifin

D500160132 P Teknik Jl.Menco raya no.16.Gonilan, Kartasura

900 3

95 Kholisoh Hayati

D500160162 P Teknik Pekalongan 720 3

96 Vera Sindia P.S D500160005 P Teknik Jl.GarudaMas No 3 900 3

97 Senja Oktaviara D600170020 P Teknik Jl.Muria 1 120 1

98 Nila Khilfa V D600170040 P Teknik Karanganyar 120 1

99 Bangun D100140247 L Teknik Colomadu 120 1

100 Rofida Oktaviani N

(40)

Data mengenai lama rata-rata mahasiswa UMS berada di Perpustakaan UMS dalam seminggu. Didapat dengan menggunakan

metode pengambilan sampel Simple Random Sampling. Metode ini dipilih

karena dirasa cocok untuk diterapkan dalam kasus yang diambil peneliti. Dari 100 responden didapat beberapa data berupa nama dan NIM responden, Jenis kelamin, Fakultas, Alamat, Durasi Kunjungan, dan Banyaknya kedatangan.

a. Profil Responden Berdasarkan Fakultas

12.00%

Profil Responden Berdasarkan

Fakultas

Agama Islam Ekonomi Bisnis Farmasi

Ilmu Kesehatan Keguruan dan Ilmu Pendidikan

Komunikasi dan In-formatika

Magister Pendidikan Islam

Magister Profesi Psikologi

Megister Pendidikan Megister Psikologi Psikologi

Teknik

(41)

70.00% 30.00%

Profil Responden Berdasarkan

Jenis Kelamin

Perempuan Laki-laki

(42)

2. Pengolahan Data

a. Estimasi Mean Sampel Tunggal

Pengolahan data pada tabel dibawah merupakan perhitungan estimasi Mean pada sampel tunggal. Mean yang diamati yaitu durasi kunjungan mahasiswa UMS ke Perpustakaan Pusat UMS. Data yang diolah merupakan data dari hasil kuesioner. Berikut merupakan tabel hasil perhitungan :

Tabel 2.16 Hasil Pengolahan Estimasi Mean Sampel Tunggal

Variabel Hasil Perhitungan

Convidence Level 95%

α 5%

Zα /2 1,96

Jumlah Sample 100

Standar Error 63,50

Rata-rata 356,05

Batas Atas 419,55

Batas Bawah 292,55

Interval 292,55<µ<419,55

Kesimpulan :

Berdasarkan data kuesioner durasi kunjungan mahasiswa UMS ke Perpustakaan yang berjumlah 100 data, dihasilkan pengolahan data estimasi mean pada sampel tunggal seperti pada tabel di atas. Tingkat keyakinan diasumsikan 95%, dan α 5%, dihasilkan Zα/2 sebesar 1,96.

Hasil rata-rata data yaitu 356,05 dengan batas bawah sebesar 292,55 dan batas atas sebesar 419,55, dan Standar Error sebesar 63,50. Dari hasil perhitungan dinyatakan bahwa rata-rata berada pada interval.

Tabel 2.17 Keterangan Rumus Estimasi Mean Sampel Tunggal

No Rumus Keterangan

1 Convidence level

= 95%

Convidence level adalah tingkat keyakinan terhadap sampel yang diambil.

2 α = 0,05 α adalah tingkat kesalahan pada

pengambilan sampel.

3 Zα/2

=ABS(NORMSINV (α /2))

Zα/2 adalah besarnya probabilitas

kesalahan.

4 Standar deviasi

= stdev(data i,data ii,..)

(43)

5 Jumlah sampel = 100 Jumlah sampel didapatkan dari banyaknya data.

6 Standar eror

= (Zα/2(abs)*standart

deviasi/SQRT (banyaknya sampel)

Standar eror digunakan untuk menentukan maksimal error.

7 Rata-rata

= average(data i,data ii,data iii,...)

Rata-rata digunakan untuk mencari rata-rata dari data.

8 Batas bawah

= mean-((Zα/2(abs)*standart

deviasi)/SQRT (banyak sampel))

Batas bawah digunakan untuk

mengetahui interval terkecil dari data.

9 Batas atas

= mean+ ((Zα/2(abs)*standart

deviasi)/SQRT(banya k sampel))

Batas atas digunakan untuk

mengetahui interval terbesar dari data.

b. Estimasi Proporsi Sampel Tunggal

(44)

Data yang diolah merupakan data dari hasil kuisioner. Berikut merupakan tabel hasil perhitungan proporsi :

Tabel 2.18 Hasil Pengolahan Estimasi Proporsi Sampel Tunggal

Variabel Hasil Perhitungan

Convidence Level 95%

α 5%

Zα /2 1,96

Jumlah Sample 100

Proporsi 0,3

Standar Error 0,089816833

Batas Atas 0,389816833

Batas Bawah 0,21

Interval 0,21< π <0,39

Kesimpulan :

Berdasarkan data kuisioner durasi kunjungan mahasiswa UMS ke Perpustakaan yang berjumlah 100 data, dihasil pengolahan data estimasi proporsi pada sampel tunggal seperti pada tabel di atas, proporsi yang digunakan yaitu proporsi pengunjung laki-laki terhadap jumlah sampel. Pada tabel diatas tingkat keyakinan diasumsikan 95%, dan α 5%. Hasil proporsi data yaitu 0,3 dengan batas bawah sebesar 0,21 dan batas atas sebesar 0,39. Dari hasil perhitungan dinyatakan bahwa proporsi berada pada interval.

Tabel 2.19 Keterangan Rumus Estimasi Proporsi Sampel Tunggal

No Rumus Keterangan

1 Convidence level

= 95%

Convidence level adalah tingkat keyakinan terhadap sampel yang diambil.

2 α = 5% α adalah tingkat kesalahan

pada pengambilan sampel

3 Zα/2

=ABS(NORMSINV(1/2α)) Zprobabilitas kesalahan.α/2 adalah besarnya

4 Jumlah sampel =100 Jumlah sampel didapatkan

dari banyaknya data.

5 Standar eror

= Zα/2*SQRT(P(1-P))/n

Standar eror digunakan untuk menentukan maksimal error.

6 Proporsi

= Jumlah Pengunjung laki-laki/Jumlah sampel

Proporsi jumlah pengunjung laki-laki terhadap jumlah sampel.

7 Batas bawah

= P-Zα/2*SQRT(P(1-P))/n

Batas bawah digunakan untuk mengetahui interval terkecil dari data.

8 Batas atas

= P-Zα/2*SQRT(P(1-P))/n

(45)

dari data.

3. Analisis Data

a. Estimasi Mean Sampel Tunggal

Berdasarkan data perhitungan estimasi Mean sampel tunggal dengan jumlah sampel sebanyak 100 dan tingkat kepercayaan 95% didapatkan nilai Zα/2 sebesar 1,96, Standar Deviasi sebesar 324,00,

Standart Error 63,50, Rata-rata sebesar 356,05, Batas Atas 419,55, Batas Bawah sebesar 292,55. Sehingga durasi kunjungan mahasiswa UMS ke Perpustakaan Pusat UMS dapat digambarkan dengan histogram dibawah ini :

Tabel 2.20 Tabel Frekuensi Hasil Pengamatan

Frekuensi Durasi

1 15

1 30

8 60

2 90

17 120

12 180

11 240

6 300

18 360

5 480

3 540

1 600

4 720

1 760

2 900

2 960

1 1080

3 1200

1 1440

(46)

15 60 ₁₂0 ₂₄0 ₃₆0 ₅₄0 ₇₂0 ₉₀0

1080 1440

0 5 10 15 20

Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS

ke Perpustakaan UMS dalam Satu Minggu

(menit)

Durasi Kunjungan (menit)

fr

ek

u

en

si

Gambar 2.6 Histogram Durasi Kunjungan Mahasiswa UMS ke Perpustakaan UMS

(47)

Berdasarkan data perhitungan proporsi sampel tunggal dengan jumlah sampel sebesar 100. Dan dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh Zα/2 sebesar 1,96, Proporsi laki-laki sebesar 0,3, standart error 0,09, batas atas 0,09, batas bawah -0,30. Sehingga proporsi laki-laki dapat digambarkan dengan histogram di bawah:

Tabel 2.21 Tabel Frekuensi Hasil Pengamatan Proporsi Jenis Kelamin

Frekuensi Jenis Kelamin

30 Laki-laki

70 Perempuan

Laki-laki Perempuan

0 10 20 30 40 50 60 70

ESTIMASI PROPORSI SAMPEL TUNGGAL

fr

ek

u

en

si

(48)

D. Pengujian Hipotesis

1. Pengumpulan Data a. Penjelasan Populasi

Denyut nadi manusia dipengaruhi beberapa hal, antara lain yakni usia, jenis kelamin, berat badan dan aktifitas yang dilakukan. Dalam hal ini peneliti ingin mengetahui pengaruh kecepatan denyut nadi berdasarkan aktivitas yang dilakukan. Oleh karena itu dilakukan pengambilan data. Populasi yang digunakan dalam kasus ini adalah seluruh peserta praktikum statistika 2017 yang berjumlah 136 mahasiswa.

b. Metode Pengambilan Data

Data denyut nadi peserta praktikum statistika industri angkatan 2017. Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel yakni

Simple Random Sampling. Data tersebut didapat dengan cara mengukur denyut nadi dari setiap praktikan sebelum naik-turun tangga dan sesudah naik-turun tangga dengan tanpa beban. Dan mengukur denyut nadi praktikan sebelum dan sesudah naik-turun tangga dengan beban 5 kg.Pada Klaim 1 yakni sampel tunggal diambil 30 sampel secara acak, klaim 2 sampel ganda diambil 40 sampel dan klaim 3 sampel berpasangan diambil 45 sampel secara acak.

c. Penjelasan Data BPS

Keluarga berencana adalah sebuah program pemerintah yang dicanangkan pemerintah Indonesia guna menekan angka kelahiran yang semakin hari semakin tinggi. Program ini dirancang untuk menyeimbangkan jumlah kebutuhan dengan jumlah penduduk Indonesia. Saat ini angka kelahiran rata-rata (total fertility rate/TFR) masih 2,6. Sedangkan, target yang harus dipenuhi adalah 2,1 TFR.

2. Data Denyut Nadi Peserta Praktikum Statistika 2017

Berdasarkan pengambilan data yang telah dilakukan didapatkan data sebagai berikut :

a. Tabel data sampel tunggal denyut nadi peserta praktikum statistika 2017.

Tabel 2.22 Data Sampel Tunggal Denyut nadi Peserta Praktikum Statistika 2017

No Sampel Nama NIM

Denyut Nadi Sebelum

Tanpa Beban

1 8 Aditya Nugraha D600160005 83

2 70 Anjar Eko Prasetyo D600160077 121

(49)

5 111 Krisna Nugraha A D600160120 65

6 29 Rizal Aji

Pamungkas D600160032 78

7 80 Agung Aji

Pamungkas

D600160088 85

8 87 Iqbal Hamdi D600160095 128

9 93 Silmi Kaffah D600160101 145

10 110 Nistya Ayu Desianti D600160119 113

11 12 Gustisia Rahmi

Nastiti

D600160010 91

12 121 Rahmatullah D600160130 114

13 47 Haris Yuli H D600160053 84

14 99 Rifa Ari Setyawan D600160108 100

15 109 Nabila Zulfa

Wijayanti D600160118 67

16 66 Halkam Maulana

Ikhsan

D600160073 90

17 14 Alcha Yoga H D600160014 81

18 69 Fatahillah Sakti H S D600160076 98

19 118 Artdho Yasa U D600160127 75

20 88 Atria Tri Hafsari D600160096 114

21 91 Fiki Sistiyana D600160099 112

22 77 Danar Riska Anjani D600160085 89

23 15 Fajar Purwanto D D600160015 104

24 94 Rudy Nur Ardyan

Syah D600160102 63

25 130 Maselina Chudori D600160141 126

26 31 Mochamad Coirul R D600160034 111

27 78 Moh Tasnim

Sakbana

D600160086 115

28 38 Ilham Akbar

Ramadhan D600160042 123

29 16 Sonia Padma S D600160016 115

30 107 Hartanto D600160116 102

(50)

No Sampel Nama NIM

Denyut Nadi Sesudah

Dengan Beban

1 105 Nadiva Nurul Umi D600160114 136

2 80 Agung Aji _Pamungkas D600160088 101

3 32 Fauzia Bagas K D600160035 97

4 5 Prasetiyo Leksono _{Nur W} D600160002 135

5 34 Adika Fajar Fatimah D600160037 144

6 45 Anggi Wrihatno D600160050 121

7 9 Octalia Rahmasari D600160007 130

8 21 Taufan Rizki A D600160024 102

9 103 Bagus Imron R D600160112 119

10 82 Muh. Khassin

Khuluqi D600160090 119

11 26 Yasmin Binta A D600160029 166

12 33 Hendro Sutajid D600160036 118

13 67 Siti Mutiah D600160074 121

14 100 Ashari Ranu W D600160109 100

15 46 Nadiya Nurul A D600160051 149

16 87 Iqbal Hamdi D600160095 135

17 83 Satria Cahya Putra D600160091 144

18 15 Fajar Purwanto D D600160015 139

19 90 Roby Setyawan D600160098 110

20 86 Fakhri Abdul Salam D600160094 144

21 43 Vio Aji Ichsan I D600160048 110

22 1 Ade Bima D600140136 119

23 52 Fathkurohman D600160058 132

24 110 Nistya Ayu Desianti D600160119 133

25 48 Anggono Arton A D600160054 115

26 25 Riris Kusuma W D600160028 95

27 79 Dicky Heri Tri S D600160087 91

28 64 Alam Perwira Putra D600160071 136

29 59 Fuad Rizal C D600160065 125

30 30 Devinda Intan W D600160033 151

31 76 Widyalika Candra

Dewi D600160084 154

32 20 Rezky Maulina Z D600160023 160

33 57 Nadari Oktaviani P D600160063 117

34 104 Tiara Adhitama D600160113 72

35 41 Bima Yoga P D600160046 104

(51)

No Sampel Nama NIM Sesudah_Dengan Beban

37 93 Silmi Kaffah D600160101 153

38 131 Fatimah Tri Astuti D600160142 120

39 44 Erza Maldini D600160049 120

40 85 Rara Rahmawati D D600160093 129

No Sampel Nama NIM

Denyut Nadi Setelah Dengan Beban

1 31 Mochamad Coirul R D600160034 160

2 24 Cut Baby Ayu O D600160027 163

3 16 Sonia Padma S D600160016 121

4 132 Raras Wikiratih A D600160143 171

5 42 Whisnu Tirta P D600160047 119

6 49 Maharani Sulistyo U D600160055 172

7 56 Rafi Faizurahman D600160062 147

8 47 Haris Yuli H D600160053 106

9 133 Cindy Saraswati D600160144 144

10 62 Maharani Dewi I F D600160069 133

11 11 Silky Riska Sulviana D600160009 125

12 112 Sri Hadi D600160121 118

13 109 Nabila Zulfa

Wijayanti D600160118 143

14 22 Astri Nur E L D600160025 161

15 111 Krisna Nugraha A D600160120 101

16 113 Muhammad Ilkham

Khazizi D600160122 101

17 65 Hammiy

Muhammad D600160072 111

18 61 Husen Riza D600160068 95

19 89 Patnia Nur Saputri D600160097 149

20 18 Putri Rona M D600160019 129

21 117 Indriani Yosida E D600160126 150

22 23 Galing Sandiarta D600160026 52

23 54 Anggi Tama Putri D600160060 154

24 6 Dinda Ayu

Novitasari

D600160003 136

25 29 Rizal Aji P D600160032 101

26 99 Rifa Ari Setyawan D600160108 125

27 101 Muhammad Nur

(52)

No Sampel Nama NIM

Denyut Nadi Setelah Dengan Beban

28 51 Galuh Nisa W D600160057 104

29 66 Halkam Maulana

Ikhsan D600160073 134

30 14 Alcha Yoga H D600160014 102

31 127 Berlina Suryani D600160138 159

32 10 Alvin Bahar

Rafsanjani D600160008 133

33 114 Indah Prasetya N D600160123 155

34 17 Dania Latifa R D600160018 119

35 75 Tamim Mujadid M D600160083 128

36 106 Nawalia D600160115 166

37 55 _{Yusuf Sandika Putra D600160061} ₁₂₀

38 28 Ardi Dwi

Darmawan D600160031 105

39 37 Asep Romadlon H D600160041 112

40 97 Yusakh Ivanovic D600160105 132

c. Tabel data sampel berpasangan denyut nadi peserta praktikum statistika 2017

Tabel 2.24 Tabel Data Sampel Berpasangan Denyut nadi Peserta Praktikum Statistika 2017

No Sampel Nama NIM

Denyut nadi

tanpa beban _(sesudah-D sebelum) sebelum Sesudah

1 40 Fathoni

Darmawan D600160045 106 130 24 2 20 Rezky

Maulina Z

D600160023 104 160 56

3 62 Maharani

Dewi I F D600160069 110 141 31 4 100 Ashari Ranu

W D600160109 90 100 10

5 78 Moh Tasnim S

D600160086 115 119 4

6 26 Yasmin

Binta A D600160029 118 166 48 7 112 Sri Hadi D600160121 96 139 43 8 95 Eko Waluyo

P

D600160103 118 125 7

9 74 Fitria P. C D600160082 119 148 29 10 18 Putri Rona

M

D600160019 111 157 46

11 79 Dicky Heri

Tri S D600160087 88 91 3

12 35 Lutfi

(53)

No Sampel Nama NIM tanpa beban

(sesudah-D600160073 90 95 5

14 8 Aditya

Nugraha D600160005 83 116 33 15 133 Cindy

Saraswati

D600160144 66 122 56

16 39 Ajik Habib

M D600160044 89 149 60

17 49 Maharani

Sulistyo U D600160055 107 153 46 18 34 Adika Fajar

F

D600160037 78 144 66

19 123 Ade

Armando D600160132 118 136 18 20 105 Nadiva

Nurul U D600160114 75 136 61 21 14 Alcha Yoga

H

D600160014 81 120 39

22 56 Rafi F D600160062 97 117 20

23 44 Erza

Maldini D600160049 80 120 40 24 22 Astri Nur E

L

D600160025 118 168 50

25 19 Rijal Ari

Murti C N D600160021 64 90 26 26 15 Fajar

Purwanto D D600160015 104 139 35 27 125 Bagas Yoga

A

D600160134 99 132 33

28 31 Mochamad

Coirul R D600160034 111 127 16 29 68 Muhammad

Vicky V A D600160075 97 131 34 30 13 Gilang

Purnama D600160012 113 141 28 31 69 Fatahillah

Sakti H S

D600160076 98 127 29

32 114 Indah

Prasetya N D600160123 108 121 13 33 27 Muhammad

Dziban V

D600160030 115 140 25

34 42 Whisnu

Tirta P D600160047 108 128 20 35 99 Rifa Ari

Setyawan

D600160108 100 131 31

36 67 Siti Mutiah D600160074 96 121 25

37 132 Raras Wikiratih A

D600160143 118 155 37

38 37 Asep

Romadlon H D600160041 79 106 27 39 113 Muhammad

(54)

No Sampel Nama NIM

Denyut nadi

tanpa beban (sesudah-D sebelum) sebelum Sesudah

Khazizi

40 1 Ade Bima D600140136 98 119 21 41 11 Silky Riska

Sulviana D600160009 103 128 25 42 134 Luhur

Pambudi

D600160145 79 87 8

43 121 Rahmatullah D600160130 114 148 34 44 115 Dani

Setyawan D600160124 86 121 35 45 71 Arlinda

Dewi Nur

D600160078 81 142 61

d. Tabel Data Peserta KB Aktif Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah

Tabel 2.25 Data Peserta KB Aktif Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah

No Daerah Kab/Kota MOP

1 Kab. Cilacap 354

2 Kab. Banyumas 264

3 Kab. Purbalingga 45

4 Kab. Banjarnegara 34

5 Kab. Kebumen 164

6 Kab. Purworejo 148

7 Kab. Wonosobo 250

8 Kab. Magelang 598

9 Kab. Boyolali 522

10 Kab. Klaten 445

11 Kab. Sukoharjo 389

12 Kab. Wonogiri 59

13 Kab. Karanganyar 178

14 Kab. Sragen 117

15 Kab. Grobogan 103

16 Kab. Blora 193

17 Kab. Rembang 269

18 Kab. Pati 449

19 Kab. Kudus 294

20 Kab. Jepara 631

21 Kab. Demak 286

22 Kab. Semarang 502

23 Kab. Temanggung 601

24 Kab. Kendal 332

(55)

26 Kab. Pekalongan 362

27 Kab. Pemalang 186

28 Kab. Tegal 33

29 Kab. Brebes 49

30 Kota Magelang 34

31 Kota Surakarta 93

32 Kota Salatiga 187

33 Kota Semarang 1518

34 Kota Pekalongan 73

35 Kota Tegal 30

3. Pengolahan Data

a. Klaim 1

Pada klaim 1 ini peneliti akan menguji hipotesis rata-rata denyut nadi praktikan sebelum melakukan kegiatan naik turun tangga. Peneliti mengklaim bahwa rata-rata denyut nadi praktikan sebelum melakukan kegiatan yaitu minimal sebesar 80 denyut/menit. Hipotesis ini akan diuji dengan pengambilan 30 sampel secara acak.

1) Langkah 1 : Menentukan Hipotesis

Menentukan hipotesis awal, jawaban sementara yang kita yakini benar (H0) dan menentukan hipotesis alternatifnya (H1). Rata-rata denyut nadi minimal sebesar 80 pulse/menit sebagai H0, dan jika kurang dari 80 sebagai H1.

H0 : µ = 80

H1 : µ < 80

2) Langkah 2 : Menentukan nilai taraf signifikan

Menentukan nilai taraf signifikan, yaitu tingkat kesalahan yang ditetapkan oleh peneliti untuk menerima atau menolak H0 (α). Dengan tingkat kepercayaan 95% dan 99%.

α = 0,05 α = 0,01

3) Langkah 3 : Menentukan titik kritis

Menentukan titik kritis, yaitu batasan yang digunakan untuk menolak H0.

α 0,05 0,01

(56)

us INV(α) INV(α) Hasi

l

-1,64485

-2,32635

4) Langkah 4 : Melakukan uji statistik

Melakukan uji statistik, yaitu menghitung nilai Z-hitung dan

P-5) Langkah 5 : Kesimpulan

Pada pengolahan data dengan taraf signifikan 0,05 dan 0,01 didapatkan bahwa Z hitung > Z kritis, dan P-value > α maka H0 diterima. Yaitu rata-rata denyut nadi praktikan sebelum melakukan kegiatan naik-turun tangga yaitu minimal 80 denyut/menit dapat diterima.

b. Klaim 2

Pada klaim 2 ini peneliti akan menguji hipotesis bahwa rata-rata denyut nadi praktikan lebih besar ketika melakukan naik-turun tangga menggunakan beban dari pada tanpa beban. Peneliti mengklaim bahwa rata-rata denyut nadi praktikan menggunakan beban lebih besar. Hipotesis ini akan diuji dengan pengambilan 40 sampel secara acak. 1) Langkah 1 : Menentukan Hipotesis

Menuntukan hipotesis awal, jawaban sementara yang kita yakini benar (H0) dan menentukan hipotesis alternatifnya (H1). µB ≥ µA sebagai H0, dan µB < µA sebagai H1.

H0 : µB - µA = 0

H1 : µB - µA < 0

(57)

Melakukan uji statistik, yaitu menghitung nilai Z-hitung dan P-value

Uji Statist

ik

Z hitung P Value

Rumu

Hasil 0,3073493 0,6207

5) Langkah 5 : Kesimpulan

Pada pengolahan data dengan taraf signifikan 0,05 dan 0,01 didapatkan bahwa P value > Taraf Signifikasi,dan Z-hitung > Z kritis, maka H0 diterima. Yaitu bahwa denyut nadi sesudah setelah naik-turun tangga dengan tanpa beban. Dilakukan pengujian hipotesis dengan mengambil 45 sampel acak. Kemudian dilakukan pengolahan data sebagai berikut :

1) Langkah 1 : Menuntukan hipotesis

Menuntukan hipotesis awal, jawaban sementara yang kita yakini benar (H0) dan menentukan hipotesis alternatifnya (H1). Klaim denyut nadi praktikan praktikum statistika 2017 naik minimal 10 pulse/menit setelah naik-turun tangga dengan tanpa beban sebagai H0, dan H1 sebagai alternatif atau pernyataan yang melawan H0.

H0 : D = 10

(58)

α1 = 0,05 α2 = 0,01

α 0,05

Rum us

=NORMS INV(α) Hasi

l

-1,64485

Melakukan uji statistik, yaitu menghitung nilai Z-hitung dan P value

Uji Statistik

Z hitun

g

P Value

Rumus =

−µ0

σ √n

=NORMSDI ST(Z-hitung)

Hasil 8,598

461 1

5) Langkah 5 : Kesimpulan

(59)

d. Klaim 4

Pada klaim 4 penenliti akan melakukan uji hipotesis terkait penggunaan KB. Klaim yang dianggap benar yaitu bahwa rata-rata pengguna KB aktif di Jawa Tengah yaitu minimal 100 peserta setiap daerah. Pada uji hipotesis kali ini peneliti mengambil 35 sampel setiap daerah di Jawa Tengah.

1) Langkah 1 : Menuntukan hipotesis

Menuntukan hipotesis awal, jawaban sementara yang kita yakini benar (H0) dan menentukan hipotesis alternatifnya (H1). Rata-rata pengguna KB aktif di Jawa Tengah yaitu minimal 100 peserta setiap daerah sebagai H0, dan H1 sebagai pernyataan yang melawan H0.

H0 : µ = 100

H1 : µ < 100

α = 0,05 α = 0,01

α 0,05 0,01

Rum us

=NORMS INV(α)

=NORMS INV(α) Hasi

l

-1,64485

-2,32635