Pengertian Tabel Z, Dan Cara Menggunakannya Yang Mudah Dipahami

Tabel Z – Adakah yang baru pertama kali mendengar istilah tersebut? Kalau memang iya berarti kamu bukanlah satu-satunya. Karena memang ini bukanlah materi yang bisa kita jumpai dalam pelajaran matematika.

Biasanya kita menjumpai atau mengenal tabel ini ketika di bangku kuliah, tepatnya yakni pada mata kuliah statistik. Mata kuliah statistika merupakan salah satu yang dianggap rumit dan njilmet, dan sayangnya mata kuliah ini pasti diberikan untuk semua mahasiswa pada semua program studi.

Jadi meskipun kamu berusaha menghindari matematika pada saat kuliah, kamu masih akan tetap belajar hitung-hitungan pada mata kuliah statistika.

Nah kembali lagi pada topik utama, Karena sepertinya masih banyak yang masih belum mengerti apa sih sebenarnya tabel Z dan apa gunanya, maka pada kesempatan yang berbahagia ini kami memutuskan untuk membahas materi tersebut.

Tidak hanya itu kami juga akan menyajikan data tabel z berdistribusi normal standard, yang barangkali bisa membantu teman-teman yang sedang kesulitan mencari data tabel tersebut.

Untuk yang bingung cara membaca atau menginterpretasikan tabel ini juga tak perlu khawatir karena artikel ini akan memuat informasi tersebut.

Kalau kamu ingin tahu lebih lanjut, yuk deh simak tulisan ini sampai habis dan pahami perlahan lahan hehe, semangat belajar.

Pengertian Tabel Z

Pengertian Tabel Z, Dan Cara Menggunakannya Yang Mudah Dipahami
steemit.com

Sebelum kita belajar cara membaca tabel ini alangkah baiknya kalau kita juga mempelajari hal dasar tentang tabel tersebut, misalnya tentang pengertian tabel ini. Apa sih sebenarnya tabel Z itu? jadi tabel ini bisa didefinisikan sebagai tabel statistik yang digunakan untuk uji Z.

Makna dari “Z” itu sendiri bisa disebut sebagai tabel pembanding, sehingga nantinya kita tahu keberadaan sebuah nilai pada area kurva normal berdasarkan prinsip standarisasi.

Atau secara ringkasnya tabel ini digunakan untuk memberi kemudahan kepada teman-teman sekalian ketika menghitung peluang atau kerapatan probabilitas dari distribusi normal.

Cara Menggunakannya

Baiklah setelah mengetahui kegunaan dan definisi dari tabel statistik satu ini, maka selanjutnya teman-teman juga harus tahu bagaimana cara menggunakan tabelnya.

Karena sepertinya akan sia-sia jika kami hanya menampilkan tabel nya saja tanpa disertai dengan informasi tentang cara penggunaannya.

Jadi langkah pertama yang harus lakukan ketika ingin menggunakan tabel ini adalah mengetahui rumus fungsi kerapatan probabilitas distribusi normal. Bagaimana rumusnya? Lihat rumus di bawah ini:

Pengertian Tabel Z, Dan Cara Menggunakannya Yang Mudah Dipahami

Sayangnya rumus di atas akan sangat sulit untuk diaplikasikan dalam sebuah kasus, karenanya kita membutuhkan tabel Z. Sebelum kita melihat tabel tersebut carilah dulu nilai dari Z terlebih dahulu dengan rumus:

Pengertian Tabel Z, Dan Cara Menggunakannya Yang Mudah Dipahami

Contoh 1

Berikut adalah contoh soalnya:

Rata-rata produktivitas padi di Aceh tahun 2009 adalah 6 ton per ha, dengan simpangan baku (s) 0,9 ton.  Jika luas sawah di Aceh 100.000 ha dan produktivitas padi berdistribusi normal (data tentatif), tentukan. Berapa luas sawah yang produktivitasnya lebih dari 8  ton? kalian bisa pakai rumus berikut:Setelah itu tinggal kita gunakan tabel Z untuk menentukan probabilitasnya. Cara menggunakan tabel Z nya sebagai berikut

  1. Caranya buka Tabel Z dan lihat  sel pada perpotongan baris 2,20 dan kolom 0,02.
  2.  Sobat akan menemukan sebuah angka yaitu 0,98679 dan bila dijadikan persen menjadi 98,679%.

Contoh 2

Berapakah luas area kurva normal pada Z > 1,24 atau P(Z > 1,24)?
jawab:
Dari contoh pertama telah diketahui bahwa P(Z < 1,24) adalah 0,8925. Karena luas area keseluruhan di bawah kurva normal adalah 1, maka
P(Z > 1,24) = 1 – P(Z < 1,24)
P(Z > 1,24) = 1 – 0,8925
P(Z > 1,24) = 0,1075
Dengan demikian luas area kurva normal pada Z > 1,24 atau P(Z > 1,24) adalah 0,1075.
Kita bisa juga menggunakan cara lain yaitu dengan menentukan P(Z < -1,24). Hal ini didasarkan pada kurva normal yang bersifat simetris, sehingga P(Z > 1,24) = P(Z < -1,24). Area P(Z < -1,24) dapat dilihat pada gambar berikut.

Area Z < -1,24 pada kurva distribusi normal baku

Dengan meggunakan tabel Z distribusi normal baku maka dapat diketahui P(Z < -1,24).

Dari tabel di atas diperoleh nilai P(Z < -1,24)  = 0,1075

Data Tabel Z

Seperti yang sudah dijelaskan di atas untuk melihat apakah nilai yang kita cari berada di bawah area kurva atau tidak, maka kita membutuhkan nilai pembanding atau tabel Z yang bisa menjadi acuan. Berikut ini kami tampilkan data tabel distribusi yang barangkali akan membantu teman-teman sekalian:

z0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.09
0.00.0000.0040.0080.0120.0160.0200.0240.0280.0320.036
0.10.0400.0440.0480.0520.0560.0600.0640.0680.0710.075
0.20.0790.0830.0870.0910.0950.0990.1030.1060.1100.114
0.30.1180.1220.1260.1290.1330.1370.1410.1440.1480.152
0.40.1550.1590.1630.1660.1700.1740.1770.1810.1840.188
0.50.1920.1950.1990.2020.2050.2090.2120.2160.2190.222
0.60.2260.2290.2320.2360.2390.2420.2450.2490.2520.255
0.70.2580.2610.2640.2670.2700.2730.2760.2790.2820.285
0.80.2880.2910.2940.2970.3000.3020.3050.3080.3110.313
0.90.3160.3190.3210.3240.3260.3290.3320.3340.3370.339
1.00.3410.3440.3460.3490.3510.3530.3550.3580.3600.362
1.10.3640.3670.3690.3710.3730.3750.3770.3790.3810.383
1.20.3850.3870.3890.3910.3930.3940.3960.3980.4000.402
1.30.4030.4050.4070.4080.4100.4120.4130.4150.4160.418
1.40.4190.4210.4220.4240.4250.4270.4280.4290.4310.432
1.50.4330.4350.4360.4370.4380.4390.4410.4420.4430.444
1.60.4450.4460.4470.4480.4500.4510.4520.4530.4540.455
1.70.4550.4560.4570.4580.4590.4600.4610.4620.4630.463
1.80.4640.4650.4660.4660.4670.4680.4690.4690.4700.471
1.90.4710.4720.4730.4730.4740.4740.4750.4760.4760.477
2.00.4770.4780.4780.4790.4790.4800.4800.4810.4810.482
2.10.4820.4830.4830.4830.4840.4840.4850.4850.4850.486
2.20.4860.4860.4870.4870.4880.4880.4880.4880.4890.489
2.30.4890.4900.4900.4900.4900.4910.4910.4910.4910.492
2.40.4920.4920.4920.4930.4930.4930.4930.4930.4930.494
2.50.4940.4940.4940.4940.4950.4950.4950.4950.4950.495
2.60.4950.4960.4960.4960.4960.4960.4960.4960.4960.496
2.70.4970.4970.4970.4970.4970.4970.4970.4970.4970.497
2.80.4970.4980.4980.4980.4980.4980.4980.4980.4980.498
2.90.4980.4980.4980.4980.4980.4980.4990.4990.4990.499
3.00.4990.4990.4990.4990.4990.4990.4990.4990.4990.499

Untuk menentukan nilai z , pelajarilah contoh-contoh dibawah ini :

Contoh 1
ingin mencari nilai z untuk uji dua arah dengan nilai peluang 0.1, maka ikuti langkah-langkah di bawah ini:

Karena uji dua arah, maka dicari nilai z satu arah saja, yaitu dengan nilai peluang (0,5)(0,1) = 0,05

1. Carilah 0.05 pada deretan angka pada tabel diatas. jika tidak bisa menemukan angka yang persis sebesar 0.05, maka carilah angka yang setidaknya mendekati angka 0.05. (pada table di atas yang mendekati adalah 0.049985.)

2. Dari angka 0.049985, tarik garis ke kiri dahulu mencapai deretan angka dikolom ujung kiri dan catatlah angkanya. Dalam kasus ini yaitu 1.6.

3. Lalu kembali pada posisi angka 0.049985, tarik garis ke atas sampai deretan ujung kolom pada bagian atas dan catatlah angkanya yaitu 0.045..

4. nilai z yang dicari yaitu 1.6 + 0.045 = 1.645

Penutup

Bagaimana, apakah teman-teman jadi semakin yakin kalau belajar statistika terutama tabel ini cukup rumit? atau malah kalian menjadi percaya diri untuk menghadapi materi di atas?

Kami berharap meskipun artikel ini tidak banyak mempengaruhi pembaca sekalian, tetapi paling tidak bisa bermanfaat dan menambah pengetahuan teman-teman sekalian.

Adapun jikalau setelah membaca artikel ini kalian masih bingung dalam memahami tabel distribusi ini, hal ini tak perlu dicemaskan karena barangkali kami yang memang belum bisa menjelaskan dengan baik.

Tetapi untuk teman-teman sekalian juga semangat belajar dan bisa sabar dan konsisten dalam mempelajari sesuatu termasuk tabel ini.

Demikianlah artikel yang bisa kami sajikan. sekali lagi semoga bermanfaat. Jangan lupa untuk mengisi amunisi jiwa, raga, dan pikiran ya hehe.

Originally posted 2020-07-02 15:06:27.

Leave a Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.