UJI NORMALITAS DATA MENGGUNAKAN METODE EMPIRICAL DISTRIBUTION FUNCTION DENGAN MEMANFAATKAN MATLAB DAN MINITAB 19

Rifqi Arief Permana, Diana Ikasari

Abstract


Beberapa variasi metode dapat digunakan dalam melakukan uji normalitas data untuk menentukan apakah data memiliki distribusi normal atau tidak. Metode tersebut dapat menghasilkan keputusan yang berbeda sehingga dapat membuat ambigu para praktisi dalam melakukan uji statistik. Diperlukan adanya suatu metode uji normalitas yang dapat menghasilkan keputusan yang konsisten dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengujian normalitas data dengan menggunakan beberapa metode seperti: Anderson-Darling test, Kolmogorov-Smirnovtest, Ryan-Joiner test. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat dan Banyumas berupa data jumlah SMA Negeri di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2021 dan data SD Negeri di Kabupaten Banyumas pada tahun 2021 . Dari hasil uji yang dilakukan menggunakan software MATLAB dan Minitab19 , diperoleh bahwa data jumlah SMA Negeri di Jawa Barat pada tahun 2021 berdistribusi tidak normal karena hasil dari uji normalitas menunjukkan p-value < a, dengan tingkat signifikansi a = 0,005, sedangkan data jumlah SD Negeri di Kabupaten Banyumas pada tahun 2021 berdistribusi normal karena hasil uji normalitasnya menunjukkan p-value > a.

Full Text:

PDF

References


Arisena, G. M. K. (2018). Buku Ajar

Pengantar Statistika. 1–46.

Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat.

(n.d.). Retrieved November 9, 2022,

from

https://jabar.bps.go.id/indicator/28/1

/1/jumlah-sekolah-menengahatas.html

BPS Kabupaten Banyumas. (n.d.). Retrieved

November 9, 2022, from

https://banyumaskab.bps.go.id/statict

able/2022/04/08/433/jumlah-

sekolah-sekolah-dasar-sd-di-bawahkementerian-pendidikan-dankebudayaan-menurut-kecamatan-dikabupaten-banyumas-2020-2021-

dan-2021-2022.html

Dahlan, M.S. (2009). Statistik untuk

Kedokteran dan Kesehatan, Edisi 4

(Deskriptif, Bivariat dan Multivariat,

dilengkapi Aplikasi dengan

Menggunakan SPSS). Jakarta:

Salemba Medika.

Malik, A. (2013). Pengantar Statistika

Pendidikan. A Psicanalise Dos

Contos de Fadas. Tradução Arlene

Caetano, 466.

Matondang, Z. (2011). Pengujian Normalitas

Data. Taburlaasa PPS UNIMED, 1–8.

Öner, M., & Kocakoç, I. D. (2017). JMASM

: A compilation of some popular

goodness of fit tests for normal

distribution: Their algorithms and

MATLAB codes (MATLAB).

Journal of Modern Applied Statistical

Methods, 16(2), 547–575.

https://doi.org/10.22237/jmasm/1509

Rahmalia, N. (2021). MATLAB: Definisi,

Kegunaan, dan Sistemnya - Glints

Blog.

https://glints.com/id/lowongan/matla

b-adalah/#.Y2udCnZBy3B

Sintia, I., Pasarella, M. D., & Nohe, D. A.

(2022). Perbandingan Tingkat

Konsistensi Uji Distribusi Normalitas

pada Kasus Tingkat Pengangguran di

Jawa. Prosiding Seminar Nasional

Matematika, Statistika, Dan

Aplikasinya Terbitan II, 322–333.

Wahjudi, D. (2007). Power Dari Uji

Kenormalan Data




DOI: https://doi.org/10.30998/semnasristek.v7i1.6238

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Prosiding SEMNAS RISTEK indexed by: