UJI NORMALITAS SEBAGAI SYARAT PENGUJIAN HIPOTESIS

Rektor Sianturi

Abstract


Uji normalitas merupakan langkah kritis dalam analisis data, terutama ketika menggunakan metode statistik parametrik seperti uji t, ANOVA, atau regresi linier, yang memerlukan asumsi normalitas data. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap beberapa metode uji normalitas, seperti Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Liliefors, D’Agustino’s K2 Test dan Shapiro-Francia Test, untuk menentukan metode mana yang paling efektif dalam mendeteksi penyimpangan dari distribusi normal. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data jam belajar mahasiswa prodi matematika FMIPA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode uji normalitas yang paling efektif dan konsisten adalah uji Shapiro-Wilk karena  cocok untuk berbagai ukuran sampel terutama sampel kecil dan sedang sementara Kolmogorov-Smirnov dan Anderson-Darling lebih cocok untuk sampel besar

References


A. Nasrum, “Uji Normalitas Data Untuk Penelitian,” UJI NORMALITAS DATA untuk PENELITIAN, p. 1, 2018.

P. L. M. I Wayan Widana, Uji Persyaratan Analisis. 2020. [Online]. Available: https://core.ac.uk/download/pdf/196255896.pdf

Nuryadi, T. D. Astuti, E. S. Utami, and M. Budiantara, “Uji Normalitas Data dan Homogenitas Data,” Dasar - Dasar Statistik Penelitian, pp. 81, 90–91, 2017, [Online]. Available: http://lppm.mercubuana-yogya.ac.id/wp-content/uploads/2017/05/Buku-Ajar_Dasar-Dasar-Statistik-Penelitian.pdf

D. S. Rini and Fachri. Faisal, “Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises,dan Uji Anderson-Darling,” Jurnal Gradien, vol. 11, no. 2, pp. 1-5., 2015.

A. Quraisy, “Normalitas Data Menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Saphiro-Wilk,” J-HEST Journal of Health Education Economics Science and Technology, vol. 3, no. 1, pp. 7–11, 2022, doi: 10.36339/jhest.v3i1.42.

G. D. Ahadi and N. N. L. E. Zain, “Pemeriksaan Uji Kenormalan dengan Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling dan Shapiro-Wilk,” Eigen Mathematics Journal, vol. 6, no. 1, pp. 11–19, 2023, doi: 10.29303/emj.v6i1.131.

I. Sintia, M. D. Pasarella, and D. A. Nohe, “Perbandingan Tingkat Konsistensi Uji Distribusi Normalitas Pada Kasus Tingkat Pengangguran di Jawa,” Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya, vol. 2, no. 2, pp. 322–333, 2022.

H. B. R. S. Somayasa, Wayan, “Pendekatan Bootstrap Untuk Uji Anderson-Darling Terhadap Kenormalan Populasi,” jurnal Matematika, Komputasi dan Statistika, vol. 3, no. 1, 2023, [Online]. Available: http://jmks.uho.ac.id/index.php

J. Hilbe, “Shapiro-Wilk and Shapiro-Francia Tests,” no. July, 2016.




DOI: https://doi.org/10.36987/jpms.v11i1.7091

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


https://resiprokal.unram.ac.id/pages/idnslot/https://ijeeemi.poltekkesdepkes-sby.ac.id/pages/pulsayuk/https://psdkukediri.polinema.ac.id/jte/mthailand/

JURNAL PEMBELAJARAN DAN MATEMATIKA SIGMA (JPMS)


Indexed by:

   

 




















JPMS (JURNAL PEMBELAJARAN DAN MATEMATIKA SIGMA) oleh Universitas Labuhanbatu disebarluaskan dibawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.