Uji Normalitas Created by Kamil Aulia NIM:

Metode Kolmogorov-Smirnov Konsep dasar dari uji normalitas kolmogorov Smirnov adalah membandingkan distribusi data yang akan diuji dengan disribusi normal baku. Penerapan pada uji ini yaitu bila signifikasi di bawah 0.05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku yang berarti data tersebut tidak normal. Kelebihannya yaitu sederhana dan tidak menimbulkan persepsi yang berbeda antara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik

Suatu penelitian mengenai banyaknya gol sebulan terakhir yang dicetak oleh tiap pemain futsal kelas 2-I dengan sampel sebanyak 15 orang yang diambil secara random,didapatkan data sebagai berikut: Ayub: 24 golMei: 25 gol Amin: 16 golNopiyanto: 26 gol Bambang:20 golIpul: 1 gol Fadli: 19 golSupri: 22 gol Faber: 27 golSri: 18 gol Indrianty: 10 golRaissa: 29 gol Kamil:30 golRisky: 21 gol Khotimah: 19 gol Selidikilah dengan alfa=5% apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak??

Jawab: 1. H0: tidak berbeda dengan populasi normal(data normal) H1: ada perbedaan dengan populasi normal(data tak normal) 2. α = Statistik uji: D= maks |Ft-Fs| RR={x1,x2,..x15|D≥D (0.05,15) } 4. Penghitungan: Mengitung :z score= Ft ada pada tabel Z Fs=

ӯ=20.47 s=7.52 NoyiZ-scoreFtFs|Ft-Fs|

D=maks|Ft-Fs|= D tabel= D (0.05,15) = Keputusan: Karena D<Dtabel maka terima Ho 6. Kesimpulan: dengan tingkat kepercayaan sebesar 95% disimpulkan bahwa sampel tidak berbeda dengan populasi normal(data normal)

Metode Shapiro Wilk menggunakan data dasar yang belum diolah dalam tabel distribusi frekuensi. Data diurut, kemudian dibagi dalam dua kelompok untuk dikonversi dalam Shapiro Wilk. Dapat juga dilanjutkan transformasi dalam nilai Z untuk dapat dihitung luasan kurva normal Syarat: a. Data berskala interval atau ratio (kuantitatif) b. Data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensi c. Data dari sampel random Signifikasi: Jika nilai p lebih dari 5%, maka Ho diterima ; ditolak. Jika nilai p kurang dari 5%, maka Ho ditolak ; diterima. Jika digunakan rumus G, maka digunakan tabel distribusi normal Metode Shapiro Wilks

Berikut merupakan data pengeluaran (dalam ribuan) perhari dari mahasiswa STIS yang diambil dari sampel secara random sebanyak 24 orang, didapatkan data sebagai berikut : 58, 36, 24, 23, 19, 36, 58, 34, 33, 56, 33, 26, 46, 41, 40, 37, 36, 35, 18, 55, 48, 32, Selidikilah data pengeluaran tersebut, apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal pada α = 5% ?

Jawab: 1. Ho : tidak beda dengan populasi normal H 1 : ada beda populasi normal 2.  : 0,05 3. Statistik uji:

NoXiXi-Xbar(Xi-Xbar) ,

Total Rata-rata D= jumlah dari (Xi-Xbar) yg dikuadratkan

iaiX(n-i+1)-Xiai(X(n-i+1)-Xi) Jumlah ai koefisien test shapiro wilk

diperoleh:T 3 = 0,9391 Nilai tabel : nilai  (0,10)= 0.93 ; nilai  (0,50)= Keputusan: Nilai T3 terletak diantara dan 0.963, atau nilai p hitung terletak diantara 0.10 dan 0.50, yang diatas nilai α(0.05) berarti Ho diterima 6.Kesimpulan :Sampel pengeluaran tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal

Bisa juga menggunakan rumus G : Hasil nilai G merupakan nilai Z pada distribusi normal, yang selanjutnya dicari nilai proporsi (p) luasan pada tabel distribusi normal. Berdasarkan nilai G = - 1,2617, maka nilai proporsi luasan = 0,1038. Nilai p tersebut di atas nilai α = 0,05 berarti Ho diterima Ha ditolak. Data benar-benar diambil dari populasi normal. G= ln{( )/( )} G=