R Markdown

Memasukkan Data

# Konsumsi energi sebelum dan sesudah (dalam kWh/ton)
lama <- c(50, 55, 48, 60, 52, 58, 45, 53, 56, 59)
baru <- c(48, 50, 47, 55, 53, 54, 40, 52, 56, 56)

# Hitung selisih pasangan data
selisih <- lama - baru

# Tampilkan data
data.frame(Nomor_Mesin = 1:10, Pelumas_Lama = lama, Pelumas_Baru = baru, Selisih = selisih)
##    Nomor_Mesin Pelumas_Lama Pelumas_Baru Selisih
## 1            1           50           48       2
## 2            2           55           50       5
## 3            3           48           47       1
## 4            4           60           55       5
## 5            5           52           53      -1
## 6            6           58           54       4
## 7            7           45           40       5
## 8            8           53           52       1
## 9            9           56           56       0
## 10          10           59           56       3

Melakukan Uji T Berpasangan

# Lakukan paired t-test dua sisi
hasil_uji <- t.test(lama, baru, paired = TRUE, alternative = "two.sided")

# Ekstrak hasil uji
t_hitung <- hasil_uji$statistic
p_value <- hasil_uji$p.value
df <- hasil_uji$parameter
alpha <- 0.05

Menghitung Nilai T-Kritis

t_kritis <- qt(p = alpha/2, df = df, lower.tail = FALSE)

Interpretasi Hasil

cat("--- Hasil Uji & Interpretasi Lengkap ---\n\n")
## --- Hasil Uji & Interpretasi Lengkap ---
cat("Data Selisih Konsumsi Energi (kWh/ton):", paste(selisih, collapse = ", "), "\n")
## Data Selisih Konsumsi Energi (kWh/ton): 2, 5, 1, 5, -1, 4, 5, 1, 0, 3
cat(sprintf("Rata-rata Selisih (x̄): %.2f\n", mean(selisih)))
## Rata-rata Selisih (x̄): 2.50
cat("--------------------------------------------\n")
## --------------------------------------------
cat("Hipotesis Nol (H0): Tidak ada perbedaan rata-rata konsumsi energi\n")
## Hipotesis Nol (H0): Tidak ada perbedaan rata-rata konsumsi energi
cat("Hipotesis Alternatif (H1): Ada perbedaan rata-rata konsumsi energi\n")
## Hipotesis Alternatif (H1): Ada perbedaan rata-rata konsumsi energi
cat("--------------------------------------------\n")
## --------------------------------------------
cat(sprintf("Tingkat Signifikansi (α): %.3f\n", alpha))
## Tingkat Signifikansi (α): 0.050
cat(sprintf("T-Hitung (t-statistic): %.4f\n", t_hitung))
## T-Hitung (t-statistic): 3.5553
cat(sprintf("T-Kritis (t-critical): ±%.4f\n", t_kritis))
## T-Kritis (t-critical): ±2.2622
cat(sprintf("P-value: %.4f\n", p_value))
## P-value: 0.0062
cat("--------------------------------------------\n\n")
## --------------------------------------------
# Keputusan berdasarkan P-Value
cat("Keputusan berdasarkan P-Value:\n")
## Keputusan berdasarkan P-Value:
if (p_value <= alpha) {
  cat(sprintf("Karena P-value (%.4f) <= alpha (%.3f), maka Hipotesis Nol DITOLAK.\n", p_value, alpha))
} else {
  cat(sprintf("Karena P-value (%.4f) > alpha (%.3f), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.\n", p_value, alpha))
}
## Karena P-value (0.0062) <= alpha (0.050), maka Hipotesis Nol DITOLAK.
# Keputusan berdasarkan T-Statistik
cat("\nKeputusan berdasarkan T-Statistik:\n")
## 
## Keputusan berdasarkan T-Statistik:
if (abs(t_hitung) > t_kritis) {
  cat(sprintf("Karena |T-Hitung| (%.4f) > T-Kritis (%.4f), maka Hipotesis Nol DITOLAK.\n", abs(t_hitung), t_kritis))
} else {
  cat(sprintf("Karena |T-Hitung| (%.4f) <= T-Kritis (%.4f), maka Hipotesis Nol GAGAL DITOLAK.\n", abs(t_hitung), t_kritis))
}
## Karena |T-Hitung| (3.5553) > T-Kritis (2.2622), maka Hipotesis Nol DITOLAK.
# Kesimpulan akhir
cat("\nKESIMPULAN:\n")
## 
## KESIMPULAN:
if (p_value <= alpha) {
  cat("Dengan tingkat kesalahan 5%, terdapat cukup bukti statistik bahwa penggunaan SynthoLube 9000 menyebabkan perbedaan konsumsi energi.\n")
} else {
  cat("Dengan tingkat kesalahan 5%, tidak terdapat bukti statistik yang cukup untuk menyatakan adanya perbedaan konsumsi energi.\n")
}
## Dengan tingkat kesalahan 5%, terdapat cukup bukti statistik bahwa penggunaan SynthoLube 9000 menyebabkan perbedaan konsumsi energi.