metodologi ilmiah

9
METODOLOGI ILMIAH UJI LILLIEFORS Disusun oleh: 1. Dhea Syifa Rahmalia 26020113120002 2. Trialaksita Sari Priska Ardhani 26020113120003 3. Dyna Nabila Arisma 26020113120004 ILMU KELAUTAN - A PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN JURUSAN ILMU KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN UNIVERSITAS DIPONEGORO

Upload: trialaksita-sari-priska-ardhani

Post on 13-Sep-2015

259 views

Category:

Documents


5 download

DESCRIPTION

Uji Normalitas dan Liliefors

TRANSCRIPT

METODOLOGI ILMIAH

UJI LILLIEFORS

Disusun oleh:

1. Dhea Syifa Rahmalia

26020113120002

2. Trialaksita Sari Priska Ardhani260201131200033. Dyna Nabila Arisma

26020113120004

ILMU KELAUTAN - A

PROGRAM STUDI ILMU KELAUTAN

JURUSAN ILMU KELAUTAN

FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

UNIVERSITAS DIPONEGORO

SEMARANG

2015

Uji Normalitas, Uji Homogenitas, dan Uji Additivitas Menggunakan Metode Lilliefors dengan Menggunakan Data Nomor 3

UJI NORMALITASUji normalitas dengan uji Lliliefors dilakukan apabila data merupakan data tunggal atau data frekuensi tunggal, bukan data ditribusi frekuensi kelompok. Uji normalitas menggunakan uji Lilliefors (Lo) dapat dilakukan dengan menggunakan SPSS. Berikut adalah langkah-langkahnya:1. Input data Salinity Kerapu D 35 dari Microsoft Excel ke SPSS Data View

2.Copy semua data Salinity Kerapu D 35 dari Microsoft Excel (10ppm 40ppm) ke SPSS Data

View

3. Kemudian Data View akan muncul data yang tadi input seperti di bawah ini

4. Pilih Analyze, klik Descriptive Statistic, pilih Explore kemudian akan muncul menu seperti di bawah ini

5. Pindahkan 10 ppm - 40 ppm ke Dependent List kemudian klik OK

7. Berikut akan muncul hasil uji normalitas di bagian OutputTests of Normality

Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk

StatisticdfSig.StatisticdfSig.

0 ppm.20061.000.87561.000

10 ppm.23661.000.79061.000

20 ppm.25461.000.70361.000

30 ppm.20961.000.78761.000

40 ppm.23561.000.74461.000

a. Lilliefors Significance Correction

Nilai sig dari semua data Salinity Kerapu D 35 bernilai nol sehingga < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa distribusi data Salinity Kerapu D 35 tidak normal.UJI HOMOGENITAS1. Input data Salinity Kerapu D 35 dari Microsoft Excel ke SPSS Data View

2. Kemudian klik Analyze, pilih Compare Means, klik One-Way ANOVA

3. Kemudian akan muncul hasil seperti di bawah ini. Pindahkan semua data kecuali Pola ke Dependent List. Sedangkan Pola dipindahkan ke Factor

4. Klik Option, checklist Homogeneity of Variance Test kemudian klik Continue

5. Hasil Uji Homogenitas di bagian OutputTest of Homogeneity of Variances

Levene Statisticdf1df2Sig.

0 ppm3.3012137.001

10 ppm3.9772137.000

20 ppm7.9912137.000

30 ppm5.6492137.000

40 ppm5.3312137.000

ANOVA

Sum of SquaresdfMean SquareFSig.

0 ppmBetween Groups462088.5302320090.8061.096.393

Within Groups678283.6673718331.991

Total1140372.19760

10 ppmBetween Groups976483.2432342455.7931.546.116

Within Groups1016264.1673727466.599

Total1992747.41060

20 ppmBetween Groups116878.404235081.670.945.547

Within Groups198885.333375375.279

Total315763.73860

30 ppmBetween Groups602981.9702326216.607.783.729

Within Groups1239083.8333733488.752

Total1842065.80360

40 ppmBetween Groups564370.1042324537.8311.477.142

Within Groups614879.6673716618.369

Total1179249.77060

Untuk menguji data dengan Uji Liliefors digunakan tabel Nilai KritisNILAI KRITIS UNTUK UJI LILIEFORS

Taraf nyata (

0.010.050.100.150.20

n = 4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

25

30

n > 300.417

0.405

0.364

0.348

0.331

0.311

0.294

0.284

0.275

0.268

0,261

0.257

0.250

0.245

0.239

0.235

0.231

0.200

0.187

1.0310.381

0.337

0.319

0.300

0.285

0.271

0.258

0.249

0.242

0.234

0.227

0.220

0.213

0.206

0.200

0.195

0.190

0.173

0.161

0.8860.352

0.315

0.294

0.276

0.261

0.249

0.239

0.230

0.223

0.214

0.207

0.201

0.195

0.289

0.184

0.179

0.174

0.158

0.144

0.8050.319

0.299

0.277

0.258

0.244

0.233

0.224

0.217

0.212

0.202

0.194

0.187

0.182

0.177

0.173

0.169

0.166

0.147

0.136

0.7680.300

0.285

0.265

0.247

0.233

0.223

0.215

0.206

0.199

0.190

0.183

0.177

0.173

0.169

0.166

0.163

0.160

0.142

0.131

0.736

Uji Lilliefors menggunakan data dasar yang belum diolah dalam table distribusi frekuensi. Data ditransformasikan dalam nilai Z untuk dapat dihitung luasan kurva normal sebagai probabilitas komulatif normal. Probabilitas tersebut dicari dengan bedanya dengan probabilitas komulatif empiris.

Uji Lilliefors dan Kolmogorov-Smirnov sebenarnya sama saja namun yang membedakan hanya table yang digunakan yaitu seperti tabel di atas. Normal atau tidaknya nilai distribusi pada Uji Lilliefors dapat dilihat juga dari angka sig > 0.05, berarti data tersebut NORMAL. Demikian juga dari Shapiiro-Wilk angka sig > 0.05, data NORMAL, hasilnya sama dengan Uji Liliefors.