About Me

Foto Saya
meraih mimpi by rangga pradeka
lubuklinggau, sumsel, Indonesia
anak muda yg suka berorganisasi
Lihat profil lengkapku
ranggapradeka@yahoo.co.id. Diberdayakan oleh Blogger.
RANGGA PRADEKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Selasa, 24 April 2012

Dasar Teori Uji Normalitas KS test Bivariat


Uji Kolmogorov-Smirnov merupakan pengujian normalitas yang banyak dipakai terutama setelah adanya banyak program statistik yang beredar. Kelebihan dari uji kolmogorov-Smirnov adalah sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik.
Statistik uji Kolmogorov-Smirnov mengkuantifikasi sebuah jarak antar fungsi distribusi empiris dari sampel dan fungsi distribusi kumulatif dari distribusi referensi, atau antara fungsi distribusi empiris dari dua sampel. Statistic ini dihitung berdasarkan hipotesis nol bahwa sampel yang diambil berdistribusi sama (dalam kasus dua sampel) atau sampel yang diambil dari distribusi referensi (dalam kasus satu sampel).
Uji dua sampel KS adalah salat satu metode nonparametric yang paling berguna dan umu untuk membandingkan dua sampel, karena sesitif terhadap perbedaan di kedua lokasi dan bentuk fungsi distribusi empiris kumulatif dari dua sampel.
Konsep dasar dari uji normalitas Kolmogorov-Smirnov adalah dengan membandingkan distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke dalam bentuk Z-score dan diasumsikan normal. Uji Kolmogorov-Smirnov sebenarnya adalah uji beda antara data yang diuji denga normalitasnya dengan data normal baku. Seperti pada uji biasa jika signifikansi dibawah 0.05 berarti terdapat perbedaan yang signifikan dan jika signifikansi diatas 0.05 maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Penerapan pada uji Kolmogorov-Smirnov adalah jika signifikan dibawah 0.05 maka data yang diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data tersebut normal.lebih lanjut, jika signifikansi diatas 0.05 maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku artinya daya yang diuji normal. Jika kesimpulan memberikan hasil yang tidak normal, maka ditentukan transformasi yang digunakan untuk normalisasi.
Kelemahan dari uji Kolmogorov-Smirnov adalah jika kesimpulang memberika hasil yang tidak normal maka sulit untuk menentukan transformasi apa yang digunakan untuk melakukan transformasi.
Uji normalitas kolmogorov smirnov bivariat yaitu menguji dua sampel independen diambil dari populasi yang sama/ populasi yang memiliki distibusi sama.

jika ingin melihat contoh proposal silahkan klik dsini