uji normalitas

Manajemen Modul Riset Akuntansi

Manajemen

29

UJI NORMALITAS

2


Manajemen

30

Objektif:

Mahasiswa dapat menguji tentang kenormalan distribusi data

menggunakan R-Programming


Manajemen

31

Tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang diambil adalah data yang terdistribusi

normal

Terdistribusi normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi normal

dimana datanya memusat pada nilai rata-rata dan median.

Data yang mempunyai distribusi yang normal berarti mempunyai sebaran yang normal pula. Dengan profil data

semacam ini maka data tersebut dianggap bisa mewakili populasi

Jika data tersebut berdistribusi tidak normal, maka digunakan statistik non-parametrik. Di lain pihak jika data

tersebut berdistribusi normal digunakan statistik parametrik dan dilanjutkan dengan regresi linier.


Manajemen

32

Analisis bisa menggunakan:

Shapiro-Wilk Test of Normality.

nilai signifikan Shapiro-Wilk Test of Normality harus lebih besar dari (>) 0,05

nilai perbandingan antara nilai skewness dengan standar error skewness yang menghasilkan rasio skewness dan

perbandingan antara nilai kurtosis dengan nilai standar error kurtosis yang akan mengahasilkan rasio kurtosis.

normal bila mempunyai nilai antara -2 sampai dengan 2.

nilai K-S

nilai probabilitas lebih besar dari (>) 0,05 maka data tersebut dikatakan normal.

Yang digunakan ketika

menggunakan r-

programming


Manajemen

33

Contoh Kasus:

Berikut ini disajikan data mengenai penjualan tiket bus antar kota antar propinsi di terminal Lebak Bulus selama hari raya

Idul Fitri. Berdasarkan data di bawah ini, ujilah apakah data tersebut terdistribusi normal !


Manajemen

34

LANGKAH-LANGKAH PENGERJAAN

1. Tekan icon R Commander pada desktop kemudian akan muncul tampilan seperti gambar dibawah ini.

Gambar 2.1 Tampilan menu awal R commander


Manajemen

35

2. Pilih menu Data, New data set. Masukkan nama dari data set adalah normalitas1 (tanpa spasi) kemudian tekan

tombol OK

Gambar 2.2 Tampilan menu New data set


Manajemen

36

Gambar 2.3 Tampilan New Data Set

Kemudian akan muncul Data Editor

Gambar 2.4 Tampilan Data Editor

3. Masukkan data bus dengan var1 untuk lorena, var2 untuk kramat jati dan var3 untuk safari.


Manajemen

37

Jika sudah selesai dalam pengisian data tekan tombol Close. Untuk mengubah nama dan tipe variabel, dapat

dilakukan dengan cara double click pada variable yang ingin di setting. Pemilihan type, dipilih numeric pada semua

variabel.

Gambar 2.5 Tampilan Variabel editor lorena

Kemudian Isi masing-masing variabel sesuai dengan data soal setelah selesai isi data, kemudian tekan tombol X

(close)


Manajemen

38

Gambar 2.6 Tampilan isi Data Editor

Selanjutnya, pilih window R-commander akan muncul tampilan :


Manajemen

39

Gambar 2.7 Tampilan Sript Window


Manajemen

40

4. Untuk mengecek kebenaran data yang sudah dimasukkan, tekan tombol View data set maka akan muncul tampilan

seperti gambar di bawah ini. Jika ada data yang salah, tekan tombol edit data set, lalu perbaiki data yang salah.

Gambar 2.8 Tampilan View normalitas1

5. Jika data sudah benar, pilih menu Statistic, Summaries, Shapiro-Wilk test of normality. Pilih lorena kemudian tekan

tombol OK. Begitu juga dengan kramat jati dan safari. Karena data yang keluar hanya satu persatu tidak dapat

langsung keluar dalam satu kali pengolahan.


Manajemen

41

Gambar 2.9 Tampilan menu olah data

Untuk uji normalitas


Manajemen

42

Kemudian akan muncul

a. Tampilan shapiro-wilk kramatjati

Gambar 2.10 Tampilan shapiro-wilk kramatjati


Manajemen

43

b. Tampilan shapiro-wilk lorena

Gambar 2.11 Tampilan shapiro-wilk lorena

c. Tampilan shapiro-wilk safari

Gambar 2.12 Tampilan shapiro-wilk safari


Manajemen

44

6. Kemudian tekan tampilan R Commander akan muncul output :

Gambar 2.13 Tampilan Output kramatjati

*Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,1623 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus kramat jati

tersebut terdistribusi normal


Manajemen

45

Gambar 2.14 Tampilan Output lorena

*Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,1851 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus lorena tersebut

terdistribusi normal.


Manajemen

46

Gambar 2.15 Tampilan Output safari

*Nilai probabilitas Shapiro-Wilk sebesar 0,4126 berarti probabilitas lebih dari 0,05; maka data untuk bus safari tersebut

terdistribusi normal


Manajemen

47

Untuk membersihkan Script Window pada R Commander, lakukan langkah berikut :

1. Letakkan kursor pada Script window

2. Kilik Kanan

3. Klik kiri pada Clear window

Untuk membersihkan Output Window pada R Commander, lakukan langkah berikut :

1. Letakkan kursor pada Output window

2. Kilik Kanan

3. Klik kiri pada Clear window


Manajemen

48

Gambar 2.16 Tampilan bersihkan jendela

Skrip window

Output Window


Manajemen

49

Latihan:

1. Berikut ini disajikan data minat masyarakat terhadap 3 jenis aliran musik dari tahun 2000 hingga 2004.

TAHUN POP ROCK RNB

2000 120 130 115

2001 125 136 138

2002 145 160 110

2003 180 120 125

2004 230 123 114

Maka berapakah nilai signifikan shapiro Wilk test normality untuk penggemar aliran musik jenis RNB ...

0.3474

2. Maka berapakah nilai signifikan shapiro Wilk test normality untuk penggemar aliran musik jenis POP ...

0.3760

3. Maka dari data tersebut untuk aliran musik rock terdistribusi ...

Normal

uji normalitas

Documents