UJI HIPOTESA FUZZY DENGAN METODE P-VALUE FUZZY UNTUK BEBERAPA DISTRIBUSI

Wahidaturrahmi, Prof. Drs. H. Subanar, Ph.D

2013 | Tesis | S2 Matematika

Sistem analisis matematika yang dikenal sampai saat ini bersifat terlalu eksak, sehingga tidak dapat berfungsi dalam beberapa masalah sehari-hari terutama jika dihadapkan pada konsep fuzzy. Konsep fuzzy merupakan perluasan dari konsep klasik. Terkait masalah pengujian hipotesa statistik dan fuzzy, dalam tesis ini dibahas mengenai hipotesa yang memiliki pernyataan fuzzy yang disebut dengan hipotesa fuzzy. Untuk pemecahan masalah, menggunakan metode p-value fuzzy yang dibandingkan dengan tingkat signifikansi fuzzy. Aplikasi data diterapkan dalam beberapa distribusi, yaitu distribusi normal, sudent-t dan poisson. Kesimpulan dari uji hipotesa fuzzy memberikan keputusan yang lebih rasional daripada uji hipotesa klasik. Jika hipotesa nol fuzzy tidak berlaku pada data sampel, maka hipotesa nol fuzzy ditolak sampai derajat tertentu; μ dan hipotesa nol fuzzy diterima sampai derajat tertentu yaitu 1- μ, dengan μ ∈ [0,1]. Sehingga ketegasan untuk menolak atau menerima hipotesa tidak ditunjukkan, tetapi memberikan gambaran sejauh mana derajat untuk menolak atau menerima sebuah hipotesa nol fuzzy yang berlaku pada data sampel.

The character of Mathematics analysis system which is known until now is too exact, so it cannot work properly in some daily problems especially if it’s facing fuzzy concept. Fuzzy concept is an extension of classic concept. Related to the problem of statistical hypothesis testing and fuzzy, in this thesis will be discussed about a hypothesis which has fuzzy statement, so called fuzzy hypothesis. The problem solving is using p-value fuzzy method which is compared with fuzzy significance level. Data application is applied for some distributions, i.e. normal distribution, student-t and poisson. Conclusion of fuzzy hypothesis test is that it gives more rational decision than classic hypothesis test. If fuzzy null hypothesis is not applicable for sample data, then the fuzzy null hypothesis is rejected until certain degree, μ and fuzzy null hypothesis is accepted until certain degree that is 1-μ, with μ ∈ [0,1]. So that the decision to reject or accept the hypothesis is not shown here, but it gives a clarification about how far the degree of refusing or accepting a fuzzy null hypothesis can be applicable for sample data.

Kata Kunci : konsep fuzzy, uji hipotesa fuzzy, p-value fuzzy