Dari setiap mesin kita kumpulkan data secukupnya (sebagai contoh hanya 10 data) sehingga dari Mesin1 diperoleh 1 set data dan dari Mesin2 juga 1 set data, sebagaimana berikut:
Status Quo (Ho) : Mean Mesin1 sama dengan Mean Mesin2
Alternatif (Ha) : Mean Mesin1 tidak sama dengan Mean Mesin2.
Nilai Alpha set 0,05.
Alternatif (Ha) : Mean Mesin1 tidak sama dengan Mean Mesin2.
Nilai Alpha set 0,05.
Gunakan Minitab untuk mengolah data maka diperoleh:
Konklusi
Konklusi
1. Mean Mesin1 signifikan secara statistik tidak sama dengan Mean Mesin2 karena Nilai P < Nilai Alpha (Terima Ha).
2. Mean Mesin1 = 49,125 dan pada tingkat kepercayaan 95% berkisar antara 48,30~49,95.
2. Mean Mesin1 = 49,125 dan pada tingkat kepercayaan 95% berkisar antara 48,30~49,95.
3. Mean Mesin2 = 50 dan pada tingkat kepercayaan 95% berkisar antara 49,685~50,315.
4. Standard Deviasi Mesin1 = 1,1502 dan Mesin2 = 0,44096. Berarti sebaran data Mesin 1 lebih lebar.
4. Standard Deviasi Mesin1 = 1,1502 dan Mesin2 = 0,44096. Berarti sebaran data Mesin 1 lebih lebar.
Karena Mean tidak sama maka timbul pertanyaan Mean mesin mana yang lebih kecil.
Status Quo (Ho): Mean Mesin1 < Mean Mesin2.
Alternatif (Ha): Mean Mesin1 > Mean Mesin2.
Nilai Alpha 0,05
Alternatif (Ha): Mean Mesin1 > Mean Mesin2.
Nilai Alpha 0,05
Gunakan Minitab untuk mengolah data maka diperoleh:
Konklusi
Mean Mesin1 signifikan secara statistik lebih kecil dibanding Mean Mesin2, karena Nilai P > Nilai Alpha (Terima Ho).
Berikut ini adalah Grafik Sebaran data Mesin1 dan Mesin2 berupa Box Plot & Whisker Plot dimana tampak Mesin1 sebarannya terdistribusi lebih lebar, maka dari segi sebaran Mesin2 lebih baik karena memiliki sebaran data yang lebih sempit.
Sekian, semoga bermanfaat.***