LAPORAN STATISTIKA II UJI KOLMOGROV
Dosen Pengampu : Wahyu Sri Utami, S.Si., M.Sc.
Kelompok 12 Nama anggota :
Syahrul Heru Maulana (5220611035)
PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS SAINS &
TEKNOLOGI UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA
2023
Data
nama jenis
kelamin pendidikan jumlah produksi (unit) jumlah lembur
adi laki-laki smk 100 1000
alif laki-laki sma 130 1300
seli perempuan smk 110 1100
aan laki-laki sma 100 1000
latif laki-laki sma 110 1100
siti perempuan sma 105 1050
devi perempuan smk 150 1500
dea perempuan smk 190 1900
roni laki-laki smk 200 2000
roif laki-laki sma 160 1600
diva perempuan sma 150 1500
danu laki-laki sma 100 1000
darwin laki-laki sma 120 1200
dono laki-laki sma 140 1400
ema perempuan smk 200 2000
ian laki-laki sma 119 1729
nana perempuan sma 102 1556
bubu laki-laki smk 114 2300
heru laki-laki sma 111 1928
ica perempuan smk 107 2568
tasya perempuan smk 101 1427
popo laki-laki smk 111 2162
luan perempuan sma 102 2467
ita perempuan sma 113 1523
naya perempuan smk 119 1570
anya perempuan sma 118 1523
gerald laki-laki smk 102 1599
whisny laki-laki smk 104 2158
fuji laki-laki sma 110 1990
joo laki-laki sma 112 2176
Tabel Data Uji Kolmogrov
Sample K-S : One samole Kolmogrov Smirnov
Ones sample kolmogrov Smirnov digunakan untuk menguji nul hipotesis suatu sampel tentang suatu distribusi tertentu.Uji ini dilakukan dengan menemukan perbedaan terbesar (nilai Absolute) antara dua fungsi distribusi kumulatif,yaitu distribusi yang berasal dari data dan distribusi secara teori matematika.dengan menggunakan data pada analisi frequency.
Langkah-Langkah analisi one sample kolmogrov Smirnov a. Input data kedalam SPSS
b. Klik analyze, non parametric test,1 Sample K
Dialog Box One Sample KS
c. Masukkan variable jumlah produksi kedalam kotak test variable list.Pilih Normal Poisson,Unifrom,dan Exponetial di kotak Test Distribution.
d. Klik OK.
Hasil Uji Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
jumlah produksi (unit)
N 30
Normal Parametersa,b Mean 123.67
Std. Deviation 29.359 Most Extreme Differences Absolute .283
Positive .283
Negative -.210
Test Statistic .283
Asymp. Sig. (2-tailed) .000c
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 2
jumlah produksi (unit)
N 30
Uniform Parametersa,b Minimum 100
Maximum 200
Most Extreme Differences Absolute .533
Positive .533
Negative -.067
Kolmogorov-Smirnov Z 2.921
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Uniform.
b. Calculated from data.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 3
jumlah produksi (unit)
N 30
Poisson Parametera,b Mean 123.67
Most Extreme Differences Absolute .394
Positive .394
Negative -.188
Kolmogorov-Smirnov Z 2.157
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test distribution is Poisson.
b. Calculated from data.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 4
jumlah produksi (unit)
N 30
Exponential parameter.a,b Mean 123.67 Most Extreme Differences Absolute .555
Positive .198
Negative -.555
Kolmogorov-Smirnov Z 3.037
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
a. Test Distribution is Exponential.
b. Calculated from data.
Two Independent Sample Test
Test uji two independent tes digunakan untuk menetapkan apkah nilai variable tertentu berbeda di antara dua kelompok. Uji two independent sample test sama dengan uji independent sample T test dengan persyaratan yang lebih longgar. Terdapat dua kelonggaran persyaratan.
Pertama, mampu digunakan untuk data ordinal dan kedua persyaratan distribusi normal tidak terpenuhi, disamping itu jumlah sample tidak terlalu ketat. Uji yang dilakukan pada two
independent sample test ada dua yaitu uji Mann Whitney dan Wilcoxon untuk uji lokasi (dengan jum lah data antara kedua kelompok tidak sama dan uji Kolmogorov Smirnov untuk uji lokasi dan bentuk.
1. Uji Mann Whitney
Anda melakukan pengamatan terhadap pekerja operator mesin bubut berdarkan latar belakang pendidikan SMK dan PT. Data hasil observasi adalan sebagai berikut:
Analisis Mann Whitney dapat dilakukan sebagai Berikut : 1. Input data di awal kedalam spss
2. Klik analyze,non parametric test,2 independent sample
Dialog Box Two independent Sample Test
3. Masukkan Variable Jumlah Produksi kedalam kotak test variable list.masukkan Pendidikan di kotak grouping variable dan pilih uji Mann Whitney U (Jumlah Sample kedua kelompok berbeda ) di kotak test type
4. Klik define groups,mMasukkan nilai variable di kotak group 1&2
Dialog box two independent sample test : define Group 5. Klik Continue
6. Klik OK.