Study Cases
Confidence Interval~ Week 13
`
1 Study Case 1: CI MEAN (Z-TEST)
Confidence Interval (Selang Kepercayaan) adalah rentang nilai yang diyakini mengandung nilai rata-rata populasi yang sebenarnya (\(\mu\)) berdasarkan data sampel.Penggunaan Z-Test (Distribusi Normal Standar) dilakukan dalam kondisi “ideal” di mana ketidakpastian sampel dapat diminimalisir oleh ukuran data atau pengetahuan tentang populasi.
Syarat Penggunaan Z-TestAnda menggunakan Z-Test untuk mencari Confidence Interval hanya jika:Standar deviasi populasi (\(\sigma\)) DIKETAHUI. Ini adalah syarat mutlak yang membedakannya dengan T-Test.Ukuran sampel besar (\(n \ge 30\)). Berdasarkan Central Limit Theorem, jika sampel besar, distribusi rata-rata sampel akan mendekati distribusi normal.Data dipilih secara acak (Random Sampling).
Rumus CI Mean (Z-Test)Rumus umum untuk menghitung batas bawah dan batas atas adalah:\[\bar{x} \pm z_{\alpha/2} \cdot \left( \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \right)\]Komponen Rumus:\(\bar{x}\): Rata-rata sampel (Point Estimate).\(z_{\alpha/2}\): Nilai kritis Z berdasarkan tingkat kepercayaan (Confidence Level).\(\sigma\): Standar deviasi populasi.\(n\): Jumlah sampel.\(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\): Standard Error (SE).\(z \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\): Margin of Error (MoE).
| Tingkat_Kepercayaan | Z_Score | Margin_of_Error | Lower_Bound | Upper_Bound |
|---|---|---|---|---|
| 90% | 1.6449 | 0.7402 | 11.2598 | 12.7402 |
| 95% | 1.9600 | 0.8820 | 11.1180 | 12.8820 |
| 99% | 2.5758 | 1.1591 | 10.8409 | 13.1591 |
2 . Study Case 2: CI MEAN (T-TEST)
Standar deviasi populasi (\(\sigma\)) TIDAK diketahui. (Kita hanya punya standar deviasi sampel, \(s\)).Ukuran sampel kecil (\(n < 30\)). Meskipun jika \(n \geq 30\) dan \(\sigma\) tidak diketahui, penggunaan T-test tetap dianggap lebih akurat.Asumsi Normalitas: Data diasumsikan berdistribusi normal atau mendekati normal.2. Rumus Confidence Interval (T-Test)Rumus untuk mencari rentang rata-rata populasi (\(\mu\)) adalah:\[\bar{x} \pm t_{\alpha/2, df} \cdot \left( \frac{s}{\sqrt{n}} \right)\]Keterangan Komponen:\(\bar{x}\): Rata-rata sampel (Point Estimate).\(t_{\alpha/2, df}\): Nilai kritis dari tabel distribusi-t.\(\alpha\): Tingkat signifikansi (misal: jika kepercayaan 95%, maka \(\alpha = 0.05\)).\(df\): Degrees of Freedom (Derajat Bebas), rumusnya \(n - 1\).\(s\): Standar deviasi sampel.\(n\): Jumlah sampel.\(\frac{s}{\sqrt{n}}\): Standard Error (SE).3. Langkah-Langkah MenghitungJika Anda mengerjakan studi kasus, ikuti urutan ini:Hitung Rata-rata (\(\bar{x}\)): Jumlahkan semua data lalu bagi dengan \(n\).Hitung Standar Deviasi Sampel (\(s\)): Ukur sebaran data dari rata-ratanya.Tentukan Derajat Bebas (\(df\)): Kurangi jumlah sampel dengan 1 (\(n - 1\)).Cari Nilai \(t\) di Tabel: Gunakan nilai \(df\) dan tingkat kepercayaan yang diinginkan (misal 95% dua sisi).Hitung Margin of Error (MoE): Kalikan nilai \(t\) dengan Standard Error.Tentukan Rentang: (\(\bar{x} - MoE\)) sampai (\(\bar{x} + MoE\)).4. Contoh SederhanaMisalkan Anda menguji kekuatan beton baru dengan sampel 10 buah (\(n=10, df=9\)).Rata-rata kekuatan (\(\bar{x}\)) = 2500 psi.Standar deviasi sampel (\(s\)) = 50 psi.Tingkat kepercayaan 95% (\(\alpha = 0.05\)).Dari tabel-t, nilai \(t_{0.025, 9}\) adalah 2.262.Perhitungan:\[MoE = 2.262 \cdot \left( \frac{50}{\sqrt{10}} \right) \approx 2.262 \cdot 15.81 \approx 35.76\]Hasil CI: \(2500 \pm 35.76\) atau [2464.24, 2535.76].5. Mengapa Pakai \(n-1\)?Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa ada Degrees of Freedom. Secara teknis, ini dilakukan untuk mengoreksi bias. Karena kita mengestimasi \(\mu\) menggunakan \(\bar{x}\), kita “kehilangan” satu derajat kebebasan untuk memastikan estimasi standar deviasi kita tidak terlalu optimis (terlalu kecil).
| Tingkat_Kepercayaan | T_Score | Margin_of_Error | Lower_Bound | Upper_Bound |
|---|---|---|---|---|
| 90% | 1.7959 | 0.2182 | 8.2401 | 8.6766 |
| 95% | 2.2010 | 0.2675 | 8.1909 | 8.7258 |
| 99% | 3.1058 | 0.3774 | 8.0809 | 8.8357 |
3 . Study Case 3: CI PROPORSI (A/B TESTING)
Dalam A/B Testing, kita biasanya membandingkan dua kelompok:
Kelompok A (Kontrol): Versi lama/asli.
Kelompok B (Variasi): Versi baru dengan perubahan tertentu.
CI Proporsi digunakan untuk menentukan seberapa yakin kita bahwa perbedaan Conversion Rate (CR) antara kedua kelompok tersebut bukan terjadi karena kebetulan, melainkan karena perubahan yang dilakukan.
Untuk menghitung CI Proporsi, kita membutuhkan data berikut dari masing-masing kelompok:\(n\): Total jumlah pengunjung/subjek.\(x\): Jumlah sukses (misalnya: klik, beli, daftar).\(\hat{p}\): Proporsi sampel (\(\hat{p} = \frac{x}{n}\)).
Dalam A/B testing, fokus kita adalah pada selisih proporsi (\(p_1 - p_2\)). Rumus Confidence Interval untuk selisih dua proporsi adalah:\[(p_1 - p_2) \pm z_{\alpha/2} \cdot \sqrt{\frac{\hat{p}_1(1-\hat{p}_1)}{n_1} + \frac{\hat{p}_2(1-\hat{p}_2)}{n_2}}\]
\((p_1 - p_2)\): Estimasi titik selisih conversion rate.\(z_{\alpha/2}\): Nilai kritis (misal: 1.96 untuk kepercayaan 95%).Bagian akar adalah Standard Error (SE) dari selisih tersebut.
| Tingkat_Kepercayaan | Z_Score | Margin_of_Error | Lower_Bound | Upper_Bound |
|---|---|---|---|---|
| 90% | 1.6449 | 0.0423 | 0.0177 | 0.1023 |
| 95% | 1.9600 | 0.0504 | 0.0096 | 0.1104 |
| 99% | 2.5758 | 0.0662 | -0.0062 | 0.1262 |
4 . Study Case 4: PERBANDINGAN Z VS T
Memilih antara Uji Z dan Uji T adalah keputusan krusial dalam analisis data. Perbedaan utamanya terletak pada ukuran sampel dan apakah kita mengetahui standar deviasi populasi (\(\sigma\)).
standar deviasi populasi (\(\sigma\)) yang sebenarnya (jarang terjadi di dunia nyata kecuali pada data historis/pabrik).Ukuran sampel Anda besar (\(n \geq 30\)). Menurut Teorema Limit Pusat, jika sampel cukup besar, distribusi rata-rata sampel akan mendekati normal meskipun populasi aslinya tidak.Gunakan Uji T Jika:Anda tidak tahu standar deviasi populasi (\(\sigma\)) dan harus mengestimasinya menggunakan standar deviasi sampel (\(s\)).Ukuran sampel Anda kecil (\(n < 30\)).Distribusi T memiliki “ekor” yang lebih tebal (leptokurtik) untuk mengompensasi ketidakpastian tambahan karena
Meskipun terlihat mirip, perhatikan simbol yang digunakan:Uji Z:\[Z = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}\]Uji T:\[T = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{s}{\sqrt{n}}}\]\(\bar{x}\): Rata-rata sampel\(\mu\): Rata-rata populasi\(\sigma\): Standar deviasi populasi\(s\): Standar deviasi sampel\(n\): Ukuran sampel
Dalam Uji T, Anda memerlukan nilai Degrees of Freedom (Derajat Bebas) untuk melihat tabel distribusi-t.Rumus: \(df = n - 1\)Semakin besar nilai \(n\) (dan \(df\)), bentuk distribusi-t akan semakin mendekati distribusi-Z. Itulah sebabnya pada sampel di atas 30, hasil Uji T seringkali memberikan kesimpulan yang mirip dengan Uji Z.
| Tingkat Kepercayaan | Tes | Nilai Kritis | Batas Bawah | Batas Atas | Margin Error |
|---|---|---|---|---|---|
| 90% | Tim A (Z-Test, \(\sigma\) Known) | 1.644854 | 10.304 | 10.696 | 0.196 |
| 95% | Tim A (Z-Test, \(\sigma\) Known) | 1.959964 | 10.266 | 10.734 | 0.234 |
| 99% | Tim A (Z-Test, \(\sigma\) Known) | 2.575829 | 10.193 | 10.807 | 0.307 |
| 90% | Tim B (t-Test, \(s\) Used) | 1.680230 | 10.300 | 10.700 | 0.200 |
| 95% | Tim B (t-Test, \(s\) Used) | 2.015368 | 10.260 | 10.740 | 0.240 |
| 99% | Tim B (t-Test, \(s\) Used) | 2.692278 | 10.179 | 10.821 | 0.321 |
5 . Study Case 5: ONE-SIDED LOWER CI
Materi mengenai One-Sided Lower Confidence Interval (CI) atau Selang Kepercayaan Batas Bawah Satu Sisi sangat penting dalam statistik, terutama ketika kita hanya peduli pada nilai minimum yang mungkin dari suatu parameter (seperti rata-rata atau proporsi).
Berikut adalah ringkasan materi untuk studi kasus Anda:
berbeda dengan selang kepercayaan dua sisi (yang memiliki batas bawah dan atas), One-Sided Lower CI memberikan batas minimum yang masuk akal bagi parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu (misalnya 95%).Dalam konteks ini, kita menyatakan bahwa nilai sebenarnya “setidaknya” sebesar \(L\) (Lower limit), dan batas atasnya adalah tak terhingga (\(\infty\)).Quality Control: Memastikan kekuatan material tidak di bawah standar tertentu.
Analisis Keuntungan: Menentukan estimasi terendah dari laba investasi.
Kesehatan: Memastikan kandungan nutrisi dalam makanan minimal mencapai angka tertentu.
Untuk rata-rata populasi (\(\mu\)) dengan asumsi distribusi normal atau sampel besar (\(n > 30\)):\[Lower\ Limit = \bar{x} - (z_{\alpha} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}})\] \(\bar{x}\): Rata-rata sampel.\(z_{\alpha}\): Nilai kritis dari tabel Z (menggunakan \(\alpha\), bukan \(\alpha/2\) karena hanya satu sisi).\(\sigma\): Standar deviasi populasi (atau \(s\) jika menggunakan standar deviasi sampel).\(n\): Ukuran sampel.
| Tingkat_Kepercayaan | Z_Score_OneSided | Margin_of_Error | Lower_Bound | Target_Tercapai |
|---|---|---|---|---|
| 90% | 1.2816 | 0.0199 | 0.7201 | TRUE |
| 95% | 1.6449 | 0.0255 | 0.7145 | TRUE |
| 99% | 2.3263 | 0.0361 | 0.7039 | TRUE |
---
title: "Study Cases"
subtitle: "Confidence Interval~ Week 13"
author: "Octavia Maia do Rego"
date: "2025-12-16"
output:
  rmdformats::readthedown:
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    number_sections: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
    css: "style.css" 
---
```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}
library(magick)
gambar <- image_read("~/tugas week 11 ~ octavia/NENY.jpg")
gambar
```
`


#  Study Case 1: CI MEAN (Z-TEST)
Confidence Interval (Selang Kepercayaan) adalah rentang nilai yang diyakini mengandung nilai rata-rata populasi yang sebenarnya ($\mu$) berdasarkan data sampel.Penggunaan Z-Test (Distribusi Normal Standar) dilakukan dalam kondisi "ideal" di mana ketidakpastian sampel dapat diminimalisir oleh ukuran data atau pengetahuan tentang populasi.

2. Syarat Penggunaan Z-TestAnda menggunakan Z-Test untuk mencari Confidence Interval hanya jika:Standar deviasi populasi ($\sigma$) DIKETAHUI. Ini adalah syarat mutlak yang membedakannya dengan T-Test.Ukuran sampel besar ($n \ge 30$). Berdasarkan Central Limit Theorem, jika sampel besar, distribusi rata-rata sampel akan mendekati distribusi normal.Data dipilih secara acak (Random Sampling).

3. Rumus CI Mean (Z-Test)Rumus umum untuk menghitung batas bawah dan batas atas adalah:$$\bar{x} \pm z_{\alpha/2} \cdot \left( \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \right)$$Komponen Rumus:$\bar{x}$: Rata-rata sampel (Point Estimate).$z_{\alpha/2}$: Nilai kritis Z berdasarkan tingkat kepercayaan (Confidence Level).$\sigma$: Standar deviasi populasi.$n$: Jumlah sampel.$\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$: Standard Error (SE).$z \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$: Margin of Error (MoE).

 




```{r,echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}



# Pastikan Anda telah menginstal packages ini jika belum
# install.packages(c("tidyverse", "knitr", "kableExtra"))

library(tidyverse)
library(knitr)
library(kableExtra)

# Fungsi kustom untuk membuat tabel dengan warna pastel
tabel_aesthetic <- function(data, caption_text) {
  data %>%
    kable("html", caption = caption_text, align = 'c', digits = 4) %>%
    kable_styling(
      bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
      full_width = F,
      position = "center"
    ) %>%
    row_spec(0, background = "#9370DB", color = "white") %>%   # Header ungu pastel
    row_spec(1:nrow(data), background = "#E0FFFF")             # Isi biru muda
}

# --- STUDI KASUS: CI MEAN (Z-TEST) ---

## Data
x_bar_1 <- 12.0
sigma_1 <- 4.5
n_1 <- 100
se_1 <- sigma_1 / sqrt(n_1)

## Nilai Kritis Z
z_90 <- qnorm(0.95)
z_95 <- qnorm(0.975)
z_99 <- qnorm(0.995)

## Perhitungan CI dan Tabel
ci_data_1 <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  Z_Score = c(z_90, z_95, z_99),
  Margin_of_Error = Z_Score * se_1,
  Lower_Bound = x_bar_1 - Margin_of_Error,
  Upper_Bound = x_bar_1 + Margin_of_Error
)

# Menampilkan Tabel
tabel_aesthetic(ci_data_1, "Tabel 1.3: Confidence Interval Mean (Z-Test, Versi  Pastel)")

## Visualisasi CI
plot_1 <- ci_data_1 %>%
  mutate(Tingkat_Kepercayaan = factor(Tingkat_Kepercayaan, levels = c("99%", "95%", "90%"))) %>%
  ggplot(aes(x = x_bar_1, y = Tingkat_Kepercayaan)) +
  geom_errorbarh(aes(xmin = Lower_Bound, xmax = Upper_Bound),
                 height = 0.3, size = 1.2, color = "#FF69B4") + # Hot Pink
  geom_point(color = "#40E0D0", size = 3, shape = 19) +         # Turquoise, lingkaran
  geom_vline(xintercept = x_bar_1, linetype = "dashed", color = "#B8860B") + # Dark Goldenrod
  
  labs(
    title = "Visualisasi 1.3: Confidence Interval Z-Test (Versi Crispim Pastel)",
    subtitle = "Mean Transaksi Harian ($\\sigma$ Diketahui)",
    x = "Rata-Rata Transaksi (Satuan)",
    y = "Tingkat Kepercayaan"
  ) +
  theme_classic() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#800080"),   # Purple
    plot.subtitle = element_text(color = "#483D8B"),               # Dark Slate Blue
    axis.title = element_text(face = "bold", color = "#9370DB"),
    panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted", color = "#D3D3D3")
  )

# Menampilkan Plot
print(plot_1)
```

# . Study Case 2: CI MEAN (T-TEST)
Standar deviasi populasi ($\sigma$) TIDAK diketahui. (Kita hanya punya standar deviasi sampel, $s$).Ukuran sampel kecil ($n < 30$). Meskipun jika $n \geq 30$ dan $\sigma$ tidak diketahui, penggunaan T-test tetap dianggap lebih akurat.Asumsi Normalitas: Data diasumsikan berdistribusi normal atau mendekati normal.2. Rumus Confidence Interval (T-Test)Rumus untuk mencari rentang rata-rata populasi ($\mu$) adalah:$$\bar{x} \pm t_{\alpha/2, df} \cdot \left( \frac{s}{\sqrt{n}} \right)$$Keterangan Komponen:$\bar{x}$: Rata-rata sampel (Point Estimate).$t_{\alpha/2, df}$: Nilai kritis dari tabel distribusi-t.$\alpha$: Tingkat signifikansi (misal: jika kepercayaan 95%, maka $\alpha = 0.05$).$df$: Degrees of Freedom (Derajat Bebas), rumusnya $n - 1$.$s$: Standar deviasi sampel.$n$: Jumlah sampel.$\frac{s}{\sqrt{n}}$: Standard Error (SE).3. Langkah-Langkah MenghitungJika Anda mengerjakan studi kasus, ikuti urutan ini:Hitung Rata-rata ($\bar{x}$): Jumlahkan semua data lalu bagi dengan $n$.Hitung Standar Deviasi Sampel ($s$): Ukur sebaran data dari rata-ratanya.Tentukan Derajat Bebas ($df$): Kurangi jumlah sampel dengan 1 ($n - 1$).Cari Nilai $t$ di Tabel: Gunakan nilai $df$ dan tingkat kepercayaan yang diinginkan (misal 95% dua sisi).Hitung Margin of Error (MoE): Kalikan nilai $t$ dengan Standard Error.Tentukan Rentang: ($\bar{x} - MoE$) sampai ($\bar{x} + MoE$).4. Contoh SederhanaMisalkan Anda menguji kekuatan beton baru dengan sampel 10 buah ($n=10, df=9$).Rata-rata kekuatan ($\bar{x}$) = 2500 psi.Standar deviasi sampel ($s$) = 50 psi.Tingkat kepercayaan 95% ($\alpha = 0.05$).Dari tabel-t, nilai $t_{0.025, 9}$ adalah 2.262.Perhitungan:$$MoE = 2.262 \cdot \left( \frac{50}{\sqrt{10}} \right) \approx 2.262 \cdot 15.81 \approx 35.76$$Hasil CI: $2500 \pm 35.76$ atau [2464.24, 2535.76].5. Mengapa Pakai $n-1$?Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa ada Degrees of Freedom. Secara teknis, ini dilakukan untuk mengoreksi bias. Karena kita mengestimasi $\mu$ menggunakan $\bar{x}$, kita "kehilangan" satu derajat kebebasan untuk memastikan estimasi standar deviasi kita tidak terlalu optimis (terlalu kecil).

```{r,echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}
# Pastikan packages sudah terinstal
# install.packages(c("tidyverse", "knitr", "kableExtra"))
# Data
data_tugas_selesai <- c(8.4, 7.9, 9.1, 8.7, 8.2, 9.0, 7.8, 8.5, 8.9, 8.1, 8.6, 8.3)
n_2 <- length(data_tugas_selesai)
x_bar_2 <- mean(data_tugas_selesai)
s_2 <- sd(data_tugas_selesai)
df_2 <- n_2 - 1
se_2 <- s_2 / sqrt(n_2)

## Nilai Kritis T
t_90 <- qt(0.95, df = df_2) # T-score untuk 90% (alpha/2 = 0.05)
t_95 <- qt(0.975, df = df_2) # T-score untuk 95% (alpha/2 = 0.025)
t_99 <- qt(0.995, df = df_2) # T-score untuk 99% (alpha/2 = 0.005)

## Perhitungan CI dan Tabel
ci_data_2 <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  T_Score = c(t_90, t_95, t_99),
  Margin_of_Error = T_Score * se_2,
  Lower_Bound = x_bar_2 - Margin_of_Error,
  Upper_Bound = x_bar_2 + Margin_of_Error
)

# Menampilkan Tabel SC 2
tabel_aesthetic(ci_data_2, "Tabel 2.1: Confidence Interval Mean (t-Test, Sigma Tidak Diketahui)")

## Visualisasi SC 2: Perbandingan Interval
plot_2 <- ci_data_2 %>%
  mutate(Tingkat_Kepercayaan = factor(Tingkat_Kepercayaan, levels = c("99%", "95%", "90%"))) %>%
  ggplot(aes(x = x_bar_2, y = Tingkat_Kepercayaan)) +
  # Interval Horizontal (Error Bar)
  geom_errorbarh(aes(xmin = Lower_Bound, xmax = Upper_Bound),
                 height = 0.3, size = 1.2, color = "#008080") + # Warna Teal
  # Titik Rata-rata Sampel
  geom_point(color = "#b30000", size = 3, shape = 19) +
  # Garis Vertikal untuk Mean
  geom_vline(xintercept = x_bar_2, linetype = "dashed", color = "gray50") +
  
  # Estetika Plot
  labs(
    title = "Visualisasi 2.1: Perbandingan Confidence Interval t-Test",
    subtitle = "Waktu Penyelesaian Tugas (Sampel Kecil, $\\sigma$ Tidak Diketahui)",
    x = "Rata-Rata Waktu Penyelesaian (Menit)",
    y = "Tingkat Kepercayaan"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#b30000"),
    plot.subtitle = element_text(color = "gray30"),
    axis.title = element_text(face = "bold"),
    panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted", color = "gray90")
  )

# Menampilkan Plot SC 2
print(plot_2)
```

# . Study Case 3: CI PROPORSI (A/B TESTING)

Dalam A/B Testing, kita biasanya membandingkan dua kelompok:

Kelompok A (Kontrol): Versi lama/asli.

Kelompok B (Variasi): Versi baru dengan perubahan tertentu.

CI Proporsi digunakan untuk menentukan seberapa yakin kita bahwa perbedaan Conversion Rate (CR) antara kedua kelompok tersebut bukan terjadi karena kebetulan, melainkan karena perubahan yang dilakukan.


Untuk menghitung CI Proporsi, kita membutuhkan data berikut dari masing-masing kelompok:$n$: Total jumlah pengunjung/subjek.$x$: Jumlah sukses (misalnya: klik, beli, daftar).$\hat{p}$: Proporsi sampel ($\hat{p} = \frac{x}{n}$).

Dalam A/B testing, fokus kita adalah pada selisih proporsi ($p_1 - p_2$). Rumus Confidence Interval untuk selisih dua proporsi adalah:$$(p_1 - p_2) \pm z_{\alpha/2} \cdot \sqrt{\frac{\hat{p}_1(1-\hat{p}_1)}{n_1} + \frac{\hat{p}_2(1-\hat{p}_2)}{n_2}}$$

$(p_1 - p_2)$: Estimasi titik selisih conversion rate.$z_{\alpha/2}$: Nilai kritis (misal: 1.96 untuk kepercayaan 95%).Bagian akar adalah Standard Error (SE) dari selisih tersebut.


```{r,echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}
# --- STUDY CASE 3: CI SELISIH PROPORSI (A/B TESTING) ---

## Data
# Kelompok A (Versi Lama)
n_A <- 500
x_A <- 90
p_hat_A <- x_A / n_A  # CR: 18%

# Kelompok B (Versi Baru)
n_B <- 500
x_B <- 120
p_hat_B <- x_B / n_B  # CR: 24%

# Selisih Proporsi (Point Estimate)
d_hat <- p_hat_B - p_hat_A

## Standard Error untuk Selisih Dua Proporsi
se_diff <- sqrt((p_hat_A * (1 - p_hat_A) / n_A) + (p_hat_B * (1 - p_hat_B) / n_B))

## Nilai Kritis Z
z_90 <- qnorm(0.95)
z_95 <- qnorm(0.975)
z_99 <- qnorm(0.995)

## Perhitungan CI untuk Selisih
ci_ab_testing <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  Z_Score = c(z_90, z_95, z_99),
  Margin_of_Error = Z_Score * se_diff,
  Lower_Bound = d_hat - Margin_of_Error,
  Upper_Bound = d_hat + Margin_of_Error
)

# Menampilkan Tabel
tabel_aesthetic(ci_ab_testing, "Tabel 3.1: CI Selisih Proporsi (B - A) - A/B Testing")

## Visualisasi Selisih (Uplift)
plot_3_updated <- ci_ab_testing %>%
  mutate(Tingkat_Kepercayaan = factor(Tingkat_Kepercayaan, levels = c("99%", "95%", "90%"))) %>%
  ggplot(aes(x = d_hat, y = Tingkat_Kepercayaan)) +
  # Garis Netral (0%) - Jika interval melewati garis ini, berarti tidak ada perbedaan signifikan
  geom_vline(xintercept = 0, linetype = "dashed", color = "red", size = 1) +
  # Interval Selisih
  geom_errorbarh(aes(xmin = Lower_Bound, xmax = Upper_Bound), 
                 height = 0.3, size = 1.2, color = "#8A2BE2") +
  # Titik Estimasi Selisih
  geom_point(color = "black", size = 3) +
  
  labs(
    title = "Visualisasi 3.1: Estimasi Selisih Conversion Rate (B - A)",
    subtitle = paste("Uplift Terdeteksi:", round(d_hat * 100, 2), "%"),
    x = "Selisih Proporsi (B - A)",
    y = "Tingkat Kepercayaan"
  ) +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#4B0082"),
    axis.title = element_text(face = "bold")
  )

print(plot_3_updated)

```

# . Study Case 4: PERBANDINGAN Z VS T 
Memilih antara Uji Z dan Uji T adalah keputusan krusial dalam analisis data. Perbedaan utamanya terletak pada ukuran sampel dan apakah kita mengetahui standar deviasi populasi ($\sigma$).



 standar deviasi populasi ($\sigma$) yang sebenarnya (jarang terjadi di dunia nyata kecuali pada data historis/pabrik).Ukuran sampel Anda besar ($n \geq 30$). Menurut Teorema Limit Pusat, jika sampel cukup besar, distribusi rata-rata sampel akan mendekati normal meskipun populasi aslinya tidak.Gunakan Uji T Jika:Anda tidak tahu standar deviasi populasi ($\sigma$) dan harus mengestimasinya menggunakan standar deviasi sampel ($s$).Ukuran sampel Anda kecil ($n < 30$).Distribusi T memiliki "ekor" yang lebih tebal (leptokurtik) untuk mengompensasi ketidakpastian tambahan karena
 
 

 Meskipun terlihat mirip, perhatikan simbol yang digunakan:Uji Z:$$Z = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}$$Uji T:$$T = \frac{\bar{x} - \mu}{\frac{s}{\sqrt{n}}}$$$\bar{x}$: Rata-rata sampel$\mu$: Rata-rata populasi$\sigma$: Standar deviasi populasi$s$: Standar deviasi sampel$n$: Ukuran sampel
 
 
 
 Dalam Uji T, Anda memerlukan nilai Degrees of Freedom (Derajat Bebas) untuk melihat tabel distribusi-t.Rumus: $df = n - 1$Semakin besar nilai $n$ (dan $df$), bentuk distribusi-t akan semakin mendekati distribusi-Z. Itulah sebabnya pada sampel di atas 30, hasil Uji T seringkali memberikan kesimpulan yang mirip dengan Uji Z.

```{r,echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}



## Data
x_bar_4 <- 10.5
sd_4 <- 0.8 # Simpangan Baku
n_4 <- 45
df_4 <- n_4 - 1
se_4 <- sd_4 / sqrt(n_4)

## Nilai Kritis
# Z-Score (Tim A)
z_scores_4 <- c(qnorm(0.95), qnorm(0.975), qnorm(0.995))
# T-Score (Tim B)
t_scores_4 <- c(qt(0.95, df = df_4), qt(0.975, df = df_4), qt(0.995, df = df_4))

## Perhitungan CI dan Tabel
ci_tim_a <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  Tes = "Tim A (Z-Test, $\\sigma$ Known)",
  Critical_Value = z_scores_4,
  Lower_Bound = x_bar_4 - (z_scores_4 * se_4),
  Upper_Bound = x_bar_4 + (z_scores_4 * se_4)
)

ci_tim_b <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  Tes = "Tim B (t-Test, $s$ Used)",
  Critical_Value = t_scores_4,
  Lower_Bound = x_bar_4 - (t_scores_4 * se_4),
  Upper_Bound = x_bar_4 + (t_scores_4 * se_4)
)

ci_data_4 <- bind_rows(ci_tim_a, ci_tim_b) %>%
  mutate(ME = Critical_Value * se_4)
## Membuat Tabel SC 4 dengan gaya baru
ci_data_4 <- bind_rows(ci_tim_a, ci_tim_b) %>%
  mutate(ME = round(Critical_Value * se_4, 3),
         Lower_Bound = round(Lower_Bound, 3),
         Upper_Bound = round(Upper_Bound, 3))

# Tabel dengan kableExtra untuk estetika berbeda
library(kableExtra)

ci_data_4 %>%
  kable("html", caption = "Tabel 4.2: Confidence Interval Z-Test vs t-Test (Versi Crispim)",
        col.names = c("Tingkat Kepercayaan", "Tes", "Nilai Kritis", "Batas Bawah", "Batas Atas", "Margin Error")) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),
                full_width = FALSE,
                position = "center") %>%
  row_spec(0, bold = TRUE, background = "#1E90FF", color = "white") %>%   # Header biru
  row_spec(1:nrow(ci_data_4), background = "#F0F8FF") %>%                 # Isi biru muda
  column_spec(3:6, color = "#000080")                                     # Angka navy

## Visualisasi SC 4: Versi  (semua estetika diubah)
plot_4 <- ci_data_4 %>%
  mutate(
    Tingkat_Kepercayaan = factor(Tingkat_Kepercayaan, levels = c("99%", "95%", "90%")),
    Grup = paste(Tes, Tingkat_Kepercayaan, sep = " - ")
  ) %>%
  ggplot(aes(x = x_bar_4, y = Grup, color = Tes)) +
  geom_errorbarh(aes(xmin = Lower_Bound, xmax = Upper_Bound),
                 height = 0.4, size = 1.5) +
  geom_point(size = 4, shape = 17) + # segitiga, bukan bulat
  geom_vline(xintercept = x_bar_4, linetype = "dotdash", color = "#DC143C") + # Crimson
  
  # Warna baru untuk Tim A & Tim B
  scale_color_manual(values = c("#FFD700", "#008B8B")) + # Gold vs Dark Cyan
  labs(
    title = "Visualisasi 4.1: CI Z-Test vs t-Test (Versi Crispim)",
    subtitle = "t-Test (Tim B) tetap lebih lebar",
    x = "API Latency (ms)",
    y = "Grup Analisis & Confidence Level"
  ) +
  theme_classic() + # ganti tema
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#4B0082", size = 14),   # Indigo
    plot.subtitle = element_text(color = "#2F4F4F", size = 11),               # Dark Slate Gray
    axis.title = element_text(face = "italic", color = "#000080"),            # Navy
    legend.position = "right",                                                # pindah legend
    legend.background = element_rect(fill = "#F5F5F5", color = "#CCCCCC")     # background legend
  )

# Menampilkan Plot SC 4
print(plot_4)
```

# . Study Case 5: ONE-SIDED LOWER CI

Materi mengenai One-Sided Lower Confidence Interval (CI) atau Selang Kepercayaan Batas Bawah Satu Sisi sangat penting dalam statistik, terutama ketika kita hanya peduli pada nilai minimum yang mungkin dari suatu parameter (seperti rata-rata atau proporsi).

Berikut adalah ringkasan materi untuk studi kasus Anda:

berbeda dengan selang kepercayaan dua sisi (yang memiliki batas bawah dan atas), One-Sided Lower CI memberikan batas minimum yang masuk akal bagi parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu (misalnya 95%).Dalam konteks ini, kita menyatakan bahwa nilai sebenarnya "setidaknya" sebesar $L$ (Lower limit), dan batas atasnya adalah tak terhingga ($\infty$).Quality Control: Memastikan kekuatan material tidak di bawah standar tertentu.

Analisis Keuntungan: Menentukan estimasi terendah dari laba investasi.

Kesehatan: Memastikan kandungan nutrisi dalam makanan minimal mencapai angka tertentu.

Untuk rata-rata populasi ($\mu$) dengan asumsi distribusi normal atau sampel besar ($n > 30$):$$Lower\ Limit = \bar{x} - (z_{\alpha} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}})$$
$\bar{x}$: Rata-rata sampel.$z_{\alpha}$: Nilai kritis dari tabel Z (menggunakan $\alpha$, bukan $\alpha/2$ karena hanya satu sisi).$\sigma$: Standar deviasi populasi (atau $s$ jika menggunakan standar deviasi sampel).$n$: Ukuran sampel.




```{r,echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE, out.extra='style="display:block; margin-left:auto; margin-right:auto;"'}


## Data
n_5 <- 800
x_5 <- 592
p_hat_5 <- x_5 / n_5
target_prop <- 0.70

## Standard Error
se_5 <- sqrt(p_hat_5 * (1 - p_hat_5) / n_5)

## Nilai Kritis Z (One-Sided: Z_alpha)
z_90_one <- qnorm(0.90) # Z-score untuk 90% (alpha = 0.10)
z_95_one <- qnorm(0.95) # Z-score untuk 95% (alpha = 0.05)
z_99_one <- qnorm(0.99) # Z-score untuk 99% (alpha = 0.01)

## Perhitungan CI dan Tabel
ci_data_5 <- tibble(
  Tingkat_Kepercayaan = c("90%", "95%", "99%"),
  Z_Score_OneSided = c(z_90_one, z_95_one, z_99_one),
  Margin_of_Error = Z_Score_OneSided * se_5,
  Lower_Bound = p_hat_5 - Margin_of_Error,
  Target_Tercapai = Lower_Bound >= target_prop
)

# Menampilkan Tabel SC 5
tabel_aesthetic(ci_data_5, "Tabel 5.1: One-Sided Lower Confidence Interval untuk Proporsi")


## Visualisasi SC 5: Lower Bounds (Versi Crispim)
plot_5 <- ci_data_5 %>%
  mutate(Tingkat_Kepercayaan = factor(Tingkat_Kepercayaan, levels = c("99%", "95%", "90%"))) %>%
  ggplot(aes(x = Lower_Bound, y = Tingkat_Kepercayaan)) +
  # Titik Lower Bound
  geom_point(aes(color = Target_Tercapai), size = 5) +
  # Garis Vertikal untuk Target Bisnis 70%
  geom_vline(xintercept = target_prop, linetype = "solid", color = "#DAA520", size = 1) + # Goldenrod
  # Teks Target
  annotate("text", x = target_prop, y = 3.5, label = "Target Bisnis (70%)",
           hjust = -0.1, color = "#DAA520", fontface = "bold") +
  
  # Estetika Plot dengan warna baru
  scale_color_manual(values = c("TRUE" = "#9400D3"), name = "Target Terpenuhi") + # Dark Violet
  scale_x_continuous(labels = scales::percent, limits = c(0.70, 0.745)) +
  labs(
    title = "Visualisasi 5.1: Batas Bawah Confidence Interval One-Sided (Versi Crispim)",
    subtitle = "Memastikan Proporsi Pengguna Premium Mencapai Minimal 70%",
    x = "Batas Bawah Proporsi (Confidence Bound)",
    y = "Tingkat Kepercayaan"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(face = "bold", color = "#4B0082"),   # Indigo
    plot.subtitle = element_text(color = "#B8860B"),               # Dark Goldenrod
    axis.title = element_text(face = "bold", color = "#9400D3"),
    legend.position = "none"
  )

# Menampilkan Plot SC 5
print(plot_5)
```

