KONSEP DASAR PENGUJIAN HIPOTESIS

Pengertian hipotesis

Dari arti katanya, hipotesis memang dari dua penggalan. Kata “HYPO” yang artinya “SEMENTARA ATAU LEMAH KEBERADAANNYA” dan “THESIS” yang artinya “PERNYATAAN ATAU TEORI”. Hipotesis pada dasarnya merupakan proposisi atau anggapan yang mungkin benar, dan sering digunakan sebagai dasar pembuatan suatu keputusan/ pemecahan persoalan ataupun dasar penelitian lebih lanjut. Anggapan suatu hipotesis juga merupakan sebagai data. Akan tetapi kemungkinan bisa salah, apabila digunakan sebagi dasar pembuatan keputusan harus terlebih dahulu diuji dengan menggunakan data hasil observasi.

Uji Hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisa data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh factor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya.

Uji hipotesis kadang disebut juga “konfirmasi analisa data”. Keputusan dari uji hipotesis hampir selalu dibuat berdasarkan pengujian hipotesis nol. Ini adalah pengujian untuk menjawab pertanyaan yang mengasumsikan hipotesis nol adalah benar.

Daerah kritis (en= Critical Region) dari uji hipotesis adalah serangkaian hasil yang bisa menolak hipotesis nol, untuk menerima hipotesis alternatif. Daerah kritisini biasanya di simbolkan dengan huruf C.

Dalam pengujian hipotesis kita harus mementukan tolok ukur penerimaan dan penolakan yang didasarkan pada peluang penerimaan dan penolakan H0 itu sendiri.

Interpretasi

Jika nilai p lebih kecil dari tingkat signifikan test yang diharapkan, maka hipotesis nol bisa di tolak. Jika nilai p tidak lebih kecil dari tingkat signifikan test yang diharapkan bisa disimpulkan bahwa tidak cukup bukti untuk menolak hipotesa nol, dan bisa disimpulkan bahwa hipotesa alternatiflah yang benar.

Karena ketidaktahuan apakah H0 atau H1 yang benar maka kita harus mencoba untuk mebuat keseimbangan dari keduanya. Umumnya kita mengandalkan bahwa H0 benar sehingga kita diharapkan pada kesalahan I saja (α) karena kesalahan II digunakan untuk menentukan kekuatan uji yang ditentukan.

Selang kepercayaan (1-α) sebuah parameter dalam praduga selang berkaitan erat dengan pengujian hipotesis jika H1 ditolak dengan taraf yang nyata maka selang kepercayaan (1-α) tidak mengandung parameter spesifik yang ditetapkan dalam H0.

Definisi berikut diambil dari buku karangan Lehmann dan Romano:

• Hipotesis statistik adalah Sebuah pernyataan tentang parameter yang menjelaskan sebuah populasi (bukan sampel).
• Statistik adalah Angka yang dihitung dari sekumpulan sampel.
• Hipotesis nol (H0) adalah Sebuah hipotesis yang berlawanan dengan teori yang akan dibuktikan.
• Hipotesis alternatif (H1) adalah Sebuah hipotesis (kadang gabungan) yang berhubungan dengan teori yang akan dibuktikan.
• Tes Statistik adalah Sebuah prosedur dimana masukannya adalah sampel dan hasilnya adalah hipotesis.
• Daerah penerimaan adalah Nilai dari tes statistik yang menggagalkan untuk penolakan hipotesis nol.
• Daerah penolakan adalah Nilai dari tes statistik untuk penolakan hipotesis nol.
• Kekuatan Statistik (1 − β) adalah Probabilitas kebenaran pada saat menolak hipotesis nol.
• Tingkat signifikan test (α) adalah Probabilitas kesalahan pada saat menolak hipotesis nol.
• Nilai P (P-value) adalah Probabilitas, mengasumsikan hipotesis nol benar.

Berikut adalah definisi hipotesis menurut para ahli:

   Trealese (1960) memberikan definisi hipotesis sebagai suatu keterangan semnatara dari suatu fakta yang dapat diamati.

   Good dan scates (1954) menyatakan bahwa hipotesis adalah sebuah taksiran atau referensi yang dirumuskan serta diterima untuk sementara yang dapat menerangkan fakta-fakta yang diamati ataupun kondisi-kondisi yang diamati dan digunakan sebagai petunjuk untuk langkah-langkah selanjutnya.

   Kerlinger (1973) menyatakan hipotesis adalah pernyataan yang bersifat terkaan dari hubungan antara dua atau lebih variabel .

Apabila peneliti telah mendalami permasalahan penelitiannya dengan seksama serta menetapkan anggapan dasar, maka lalu membuat suatu teori sementara , yang kebenarannya masih perlu di uji (di bawah kebenaran). Inilah hipotesis peneliti akan bekerja berdasarkan hipotesis. Peneliti mengumpulkan data-data yang paling berguna untuk membuktikan hipotesis. Berdasarkan data yang terkumpul, peneliti akan menguji apakah hipotesis yang dirumuskan dapat naik status menjadi teas, atau sebaliknya tumbang sebagai hipotesis, apabila ternyata tidak terbukti.

Terhadap hipotesis yang sudah dirumuskan peneliti dapat bersikap dua hal yakni :

1. Menerima keputusan seperti apa adanya seandainya hipotesisnya tidak terbukti (pada akhir penelitian).

2. Mengganti hipotesis seandainya melihat tanda-tandatanda bahwa data yang terkumpul tidak mendukung terbuktinya hipotesis (pada saat penelitian berlangsung).
Untuk mengetahui kedudukan hipotesis antara lain :

1. Perlu di uji apakah ada data yang menunjuk hubungan variabel penyebab dan variabel akibat.

2. Adakah data yang menunjukkan bahwa akibat yang ada, memang ditimbulkan oleh penyebab itu.

3. Adanya data yang menunjukkan bahwa tidak ada penyebab lain yang bisa menimbulkan akibat tersebut

4. Apabila ketiga hal tersebut dapat dibuktikan, maka hipotesis yang dirumuskan mempunyai kedudukan yang kuat dalam penelitian.

G.E.R brurrough mengatakan bahwa penelitian berhipotesis penting dilakukan bagi :

·    Penelitian menghitung banyaknya sesuatu

·    Penelitian tentang perbedaan

·    Penelitian hubungan.

Kegunaan hipotesis

Ada beberapa Kegunaan yang terdapat dari hipotesis antara lain:

qHipotesis memberikan penjelasan sementara tentang gejala-gejala.

qHipotesis sebagai pengetahuan dalam suatu bidang.

qHipotesis memberikan suatu pernyataan hubungan yang langsung dapat diuji dalam penelitian.

qHipotesis memberikan arah kepada penelitian.

qHipotesis memberikan kerangka untuk melaporkan kesimpulan penyelidikan.

Arah atau bentuk uji hipotesis

Bentuk hipotesis alternative akan menentukan arah uji statistic apakah satu arah ( one tail ) atau dua arah ( two tail ).

vOne tile ( satu sisi )

Adalah bila hipotesis alternativena menyatakan adanya perbedaan dan ada pernyataan yang mengatakan yang satu lebih tinggi atau rendah dari pada yang lain.

vTwo tile ( dua sisi )

Merupakan hipotesis alternative yang hanya menyatakan perbedaan tanpa melihat apakah hal yang satu lebih tinggi atau rendah dari hal yang lain.

   Contoh penulisan hipotesis

Suatu penelitian ingin  mengetahui hubungan antara jenis kelamin dengan tingkat kekebalan tubuh, maka hipotesisnya adalah:

HO :  =

Tidak ada perbedaan antara tingkat kekebalan laki-laki dan perempuan atau tidak ada hubungan antara jenis kelamin dan sistem imun.

HO :  ›

Ada perbedaan kekebalan tubuh laki-laki dan perempuan atau ada hubungan antara jenis kelamin dan tingkat kekebalan.

Jenis-jenis hipotesis

Pengujian hipotesis dapat di bedakan atas beberapa jenis berdasarkan criteria yang menyertainya.

1.  Berdasarkan Jenis Parameternya

Didasarkan atas jenis parameter yang di gunakan, pengujian hipotesis dapat di bedakan atas tiga jenis, yaitu sebagai berikut .

a.  Pengujian hipotesis tentang rata-rata

Pengujian hipotesis tentang rata-rata adalah pengujian hipotesis mengenai rata-rata populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1. Pengujian hipotesis satu rata-rata

2.Pengujian hipotesis beda dua rata-rata

3.Pengujian hipotesis beda tiga rata-rata

b. Pengujian hipotesis tentang proporsi

Pengujian hipotesis tentang proporsi adalah pengujian hipotesis mengenai proporsi populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1. Pengujian hipotesis satu proporsi

2.Pengujian hipotesis beda dua proporsi

3.Pengujian hipotesis beda tiga proporsi

c. Pengujian hipotesis tentang varians

Pengujian hipotesis tentang varians adalah pengujian hipotesis mengenai rata-rata populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1.   Pengujian hipotesis tentang satu varians

2.   Pengujian hipotesis tentang kesamaan dua varians

2. Berdasarkan Jumlah Sampelnya

Didasarkan atas ukuran sampelnya, pengujian hipotesis dapat di bedakan atas dua jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian hipotesis sampel besar

Pengujian hipotesis sampel besar adalah pengujian hipotesis yang menggunakan sampel lebih besar dari 30 (n > 30).

b. Pengujian hipotesis sampel kecil

Pengujian hipotesis sampel kecil adalah pengujian hipotesis yang menggunakan sampel lebih kecil atau sama dengan 30 (n ≤ 30).

3. Berdasarkan Jenis Distribusinya

Didasarkan atas jenis distribusi yang digunakan, pengujian hipotesis dapat di bedakan atas empat jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian hipotesis dengan distribusi  Z

Pengujian hipotesis dengan distribusi  Z adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi Z sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel normal standard. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (H_o) yang di kemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis satu dan beda dua rata-rata sampel besar

2. Pengujian satu dan beda dua proporsi

b. Pengujian hipotesis dengan distribusi t (t-student)

Pengujian hipotesis  dengan distribusi t adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi t sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel t-student. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (H_o) yang di kemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis satu rata-rata sampel kecil

2. Pengujian hipotesis beda dua rata-rata sampel kecil

c. Pengujian hipotesis dengan distribusi  χ² ( kai kuadrat)

Pengujian hipotesis  dengan distribusi χ² ( kai kuadrat) adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi χ² sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel χ². Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (H_o) yang di kemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis beda tiga proporsi

2. Pengujian Independensi

3. Pengujian hipotesis kompatibilitas

d. Pengujian hipotesis dengan distribusi F (F-ratio)

Pengujian hipotesis  dengan distribusi F (F-ratio) adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi F (F-ratio) sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel F. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (H_o) yang di kemukakan.

Contohnya :

1.  Pengujian hipotesis beda tiga rata-rata

2. Pengujian hipotesis kesamaan dua varians

4. Berdasarkan Arah atau Bentuk Formulasi Hipotesisnya

Didasarkan atas arah atau bentuk formulasi hipotesisnya, pengujian hipotesis di bedakan atas 3 jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian hipotesis dua pihak (two tail test)

Pengujian hipotesis dua pihak adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (H_o) berbunyi “sama dengan” dan hipotesis alternatifnya (H₁) berbunyi “tidak sama dengan” (H_o = dan H₁ ≠)

b. Pengujian hipotesis pihak kiri atau sisi kiri

Pengujian hipotesis pihak kiri adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (H_o) berbunyi “sama dengan” atau “lebih besar atau sama dengan” dan hipotesis alternatifnya (H₁) berbunyi “lebih kecil” atau “lebih kecil atau sama dengan” (H_o = atau H_o ≥ dan H₁ < atau H₁ ≤ ). Kalimat “lebih kecil atau sama dengan” sinonim dengan kata “paling sedikit atau paling kecil”.

c. Pengujian hipotesis pihak kanan atau sisi kanan

Pengujian hipotesis pihak kanan adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (H_o) berbunyi “sama dengan” atau “lebih kecil atau sama dengan” dan hipotesis alternatifnya (H₁) berbunyi “lebih besar” atau “lebih besar atau sama dengan” (H_o = atau H_o ≤ dan H₁ > atau H₁ ≥). Kalimat “lebih besar  atau sama dengan” sinonim dengan kata “paling banyak atau paling besar”.

Prosedur  Pengujian Hipotesis

             Prosedur pengujian hipotesis statistic adalah langkah-langkah yang di pergunakan dalam menyelesaikan pengujian hipotesis tersebut. Berikut ini langkah-langkah pengujian hipotesis statistic adalah sebagai berikut.

1.      Menentukan  Formulasi Hipotesis

Formulasi atau perumusan hipotesis statistic dapat di bedakan atas dua jenis, yaitu sebagai berikut;

a.       Hipotesis nol / nihil (H_O)

Hipotesis nol adalah hipotesis yang dirumuskan sebagai suatu pernyataan yang akan di uji. Hipotesis nol tidak memiliki perbedaan atau perbedaannya nol dengan hipotesis sebenarnya.

b.      Hipotesis alternatif/ tandingan (H₁ / H_a)

Hipotesis alternatif adalah hipotesis yang di rumuskan sebagai lawan atau tandingan dari hipotesis nol. Dalam menyusun hipotesis alternatif, timbul 3 keadaan berikut.

1)      H₁ menyatakan bahwa harga parameter lebih besar dari pada harga yang di hipotesiskan. Pengujian itu disebut pengujian satu sisi atau satu arah, yaitu pengujian sisi atau arah kanan.

2)      H₁ menyatakan bahwa harga parameter lebih kecil dari pada harga yang di hipotesiskan. Pengujian itu disebut pengujian satu sisi atau satu arah, yaitu pengujian sisi atau arah kiri.

3)      H₁ menyatakan bahwa harga parameter tidak sama dengan harga yang di hipotesiskan. Pengujian itu disebut pengujian dua sisi atau dua arah, yaitu pengujian sisi atau arah kanan dan kiri sekaligus.

Secara umum, formulasi hipotesis dapat di tuliskan :

Apabila hipotesis nol (H₀) diterima (benar) maka hipotesis alternatif (H_a) di tolak. Demikian pula sebaliknya, jika hipotesis alternatif (H_a) di terima (benar) maka hipotesis nol (H₀) ditolak.

2.      Menentukan Taraf Nyata (α)

Taraf nyata adalah besarnya batas toleransi dalam menerima kesalahan hasil hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Semakin tinggi taraf nyata yang di gunakan, semakin tinggi pula penolakan hipotesis nol atau hipotesis yang di uji, padahal hipotesis nol benar.

Besaran yang sering di gunakan untuk menentukan taraf nyata dinyatakan dalam %, yaitu: 1% (0,01), 5% (0,05), 10% (0,1), sehingga secara umum taraf nyata di tuliskan sebagai α_0,01, α_0,05, α_0,1. Besarnya nilai α bergantung pada keberanian pembuat keputusan yang dalam hal ini berapa besarnya kesalahan (yang menyebabkan resiko) yang akan di tolerir. Besarnya kesalahan tersebut di sebut sebagai daerah kritis pengujian (critical region of a test) atau daerah penolakan ( region of rejection).

Nilai α yang dipakai sebagai taraf nyata di gunakan untuk menentukan nilai distribusi yang di gunakan pada pengujian, misalnya distribusi normal (Z), distribusi t, dan distribusi X². Nilai itu sudah di sediakan dalam bentuk tabel di sebut nilai kritis.

3.      Menentukan Kriteria Pengujian

Kriteria Pengujian adalah bentuk pembuatan keputusan dalam menerima atau menolak hipotesis nol (H_o) dengan cara membandingkan nilai α tabel distribusinya (nilai kritis) dengan nilai uji statistiknya, sesuai dengan bentuk pengujiannya. Yang di maksud dengan bentuk pengujian adalah sisi atau arah pengujian.

a.       Penerimaan H_o terjadi jika nilai uji statistiknya lebih kecil atau lebih besar daripada nilai positif atau negatif dari α tabel. Atau nilai uji statistik berada di luar nilai kritis.

b.      Penolakan H_o terjadi jika nilai uji statistiknya lebih besar atau lebih kecil daripada nilai positif atau negatif dari α tabel. Atau nilai uji statistik berada di luar nilai kritis.

Dalam bentuk gambar, kriteria pengujian seperti gambar di bawah ini

           

4. Menentukan Nilai Uji Statistik

Uji statistik merupakan rumus-rumus yang berhubungan dengan distribusi tertentu dalam pengujian hipotesis. Uji statistik merupakan perhitungan untuk menduga parameter data sampel yang di ambil secara random dari sebuah populasi. Misalkan, akan di uji parameter populasi (P), maka yang pertama-tam di hitung adalah statistik sampel (S).

5. Membuat Kesimpulan

                             Pembuatan kesimpulan merupakan penetapan keputusan dalam hal penerimaan atau penolakan hipotesis nol (H_o) yang sesuai dengan kriteria pengujiaanya. Pembuatan kesimpulan dilakukan setelah membandingkan nilai uji statistik dengan nilai α tabel atau nilai kritis.

a.       Penerimaan H_o terjadi jika nilai uji statistik berada di luar nilai kritisnya.

b.      Penolakan H_o terjadi jika nilai uji statistik berada di dalam nilai kritisnya.

Kelima langkah pengujian hipotesis tersebut di atas dapat di ringkas seperti berikut.

Langkah 1 : Menentukan formulasi hipotesis nol (H₀) dan hipotesis alternatifnya (H_a)

Langkah 2 : Memilih suatu taraf nyata (α) dan menentukan nilai table.

Langkah 3 : Membuat criteria pengujian berupa penerimaan dan penolakan H₀.

Langkah 4 : Melakukan uji statistic

Langkah 5 : Membuat kesimpulannya dalam hal penerimaan dan penolakan H₀.

Pengujian Hipotesis Rata-Rata

1. Pengujian Hipotesis Satu Rata-Rata

a. Sampel besar ( n > 30 )

Untuk pengujian hipotesis satu rata-rata dengan sample besar (n > 30), uji statistiknya menggunakan distribusi Z. Prosedur pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut.

1. Formulasi hipotesis

a. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ > µ_o

b. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ < µ_o

c. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ ≠ µ_o

2. Penentuan nilai α (taraf nyata) dan nilai Z table (Z_α)

    Menentukan nilai α sesuai soal, kemudian nilai Z_α atau Z_α/2 ditentukan dari tabel.

3. Kriteria Pengujian

a. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ > µ_o

o  H_o di terima jika Z_o ≤ Z_α

o  H_o di tolak jika Z_o > Z_α

b. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ < µ_o

o  H_o di terima jika Z_o ≥ - Z_α

o  H_o di tolak jika Z_o < - Z_α

c. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ ≠ µ_o

o  H_o di terima jika -  Z_α/2  ≤  Z_o ≤ Z_α/2  

o  H_o di tolak jika Z_o > Z_α/2 atau Z_o < - Z_α/2  

4. Uji Statistik

    a. Simpangan baku populasi ( σ ) di ketahui : 

  b. Simpangan baku populasi ( σ ) tidak di ketahui : 

5.  Kesimpulan

Menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan H_o (sesuai dengan kriteria pengujiannya).

a)      Jika H₀ diterima maka H₁ di tolak

b)      Jika H₀ di tolak maka H₁ di terima

b. Sampel kecil

Untuk pengujian hipotesis satu rata-rata dengan sampel kecil (n ≤ 30), uji statistiknya menggunakan distribusi t. Prosedur pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut.

1. Formulasi hipotesis

a. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ > µ_o

b. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ < µ_o

c. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ ≠ µ_o

2. Penentuan nilai α (taraf nyata) dan nilai t- tabel

Menentukan nilai α sesuai soal, kemudian menentukan derajat bebas, yaitu db = n – 1, lalu menentukan nilai t_α;n-1 atau t_α/2;n-1 ditentukan dari tabel.

3. Kriteria Pengujian

a. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ > µ_o

o  H_o di terima jika t_o ≤ t_α

o  H_o di tolak jika t_o > t_α

b. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ < µ_o

o  H_o di terima jika t_o ≥ - t_α

o  H_o di tolak jika t_o < - t_α

c. Untuk H_o : µ = µ_o dan H₁ : µ ≠ µ_o

o  H_o di terima jika -  t_α/2  ≤  t_o ≤ t_α/2  

o  H_o di tolak jika t_o > t_α/2 atau t_o < - t_α/2  

4. Uji Statistik

    a. Simpangan baku populasi ( σ ) di ketahui :

b. Simpangan baku populasi ( σ ) tidak di ketahui :

5. Kesimpulan

Menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan H_o (sesuai dengan criteria pengujiannya).

a)      Jika H₀ diterima maka H₁ di tolak

b)      Jika H₀ di tolak maka H₁ di terima

2. Pengujian Hipotesis Beda Dua Rata-Rata

a. Sampel besar ( n > 30 )

Untuk pengujian hipotesis beda dua rata-rata dengan sampel besar (n > 30), uji statistiknya menggunakan distribusi Z. Prosedur pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut.

1. Formulasi hipotesis

a. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ > µ_o

b. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ < µ_o

c. H_o : µ = µ_o

    H₁ : µ ≠ µ_o

2. Penentuan nilai α (taraf nyata) dan nilai Z tabel (Z_α)

Mengambil nilai α sesuai soal, kemudian nilai Z_α atau Z_α/2 ditentukan dari tabel.

3. Kriteria Pengujian

a. Untuk H_o : µ₁ = µ₂ dan H₁ : µ₁ > µ₂

o  H_o di terima jika Z_o ≤ Z_α

o  H_o di tolak jika Z_o > Z_α

b. Untuk H_o : µ₁ = µ₂ dan H₁ : µ₁ < µ₂

o  H_o di terima jika Z_o ≥ - Z_α

o  H_o di tolak jika Z_o < - Z_α

c. Untuk H_o : µ₁ = µ₂ dan H₁ : µ₁ ≠ µ₂

o  H_o di terima jika -  Z_α/2  ≤  Z_o ≤ Z_α/2  

o  H_o di tolak jika Z_o > Z_α/2 atau Z_o < - Z_α/2   

4. Uji Statistik

    a. Simpangan baku populasi ( σ ) di ketahui :

b. Simpangan baku populasi diketahui

5. Kesimpulan

Menyimpulkan tentang penerimaan atau penolakan H_o (sesuai dengan kriteria pengujiannya).

a)      Jika H₀ diterima maka H₁ di tolak

b)      Jika H₀ di tolak maka H₁ di terima