M. Yustian Putra Muhadi
Institut Tekonologi Sains Bandung
R Programming
Data Science
Statistics
Case Study 1
Interval Kepercayaan untuk Rata-rata, \(\sigma\) Diketahui: Sebuah
platform e-commerce ingin memperkirakan
rata-rata jumlah transaksi harian per pengguna setelah
meluncurkan fitur baru. Berdasarkan data historis skala besar,
simpangan baku populasi diketahui.
\[
\begin{eqnarray*}
\sigma &=& 3.2 \quad \text{(deviasi standar populasi)} \\
n &=& 100 \quad \text{(ukuran sampel)} \\
\bar{x} &=& 12.6 \quad \text{(rata-rata sampel)}
\end{eqnarray*}
\]
Tugas:
Identifikasi uji statistik yang tepat dan berikan
justifikasi atas pilihan Anda.
Hitung Interval Kepercayaan untuk:
\(90\%\) \(95\%\) \(99\%\)
Buat visualisasi perbandingan dari ketiga interval
kepercayaan tersebut.
Interpretasikan hasilnya dalam konteks analitik bisnis.
Uji Statistik
yang Tepat & Justifikasi
Karena:
Ukuran sampel n=100 besar (≥30) → CLT
berlaku.
Simpangan baku populasi σ diketahui.
Ingin membuat interval kepercayaan untuk rata-rata populasi
μ.
Maka uji statistik yang tepat adalah Z-test untuk
rata-rata dengan menggunakan distribusi normal standar
(Z).
Justifikasi:
\[
\bar{x} \pm Z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
\]
Perhitungan
Confidence Interval
Standard Error (SE):
Rumus umum:
\[
ME = \pm Z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
\] \[
SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}= \frac{3.2}{\sqrt{100}}= 0.32
\]
\[
Z_{0.05}=1.645
\]
\[
ME=1.645×0.32=0.5264
\]
\[
CI_{90\%} = (12.0736,\; 13.1264)
\]
\[
Z_{0.025}=1.96
\]
\[
ME=1.96×0.32=0.6272
\]
\[
CI_{95\%} = (11.9728,\; 13.2272)
\]
\[
Z_{0.005}=2.576
\]
\[
ME=2.576×0.32=0.8243
\]
\[
CI_{99\%} = (11.7757,\; 13.4243)
\]
Ringkasan numerik:
90%
1.645
0.526
12.074
13.126
95%
1.960
0.627
11.973
13.227
99%
2.576
0.824
11.776
13.424
visualisasi
Grafik yang ditampilkan menunjukkan:
Setiap garis horizontal = satu confidence
interval.
Titik di tengah = sample mean (12.6).
Interval 99% paling lebar, 90%
paling sempit.
Ini menggambarkan trade-off antara tingkat kepercayaan dan
presisi.
Interpretasi
Business Analytics
Dengan 90% keyakinan, rata-rata transaksi harian
per user berada di sekitar 12.07 – 13.13
transaksi.
Dengan 95% keyakinan, rentangnya sedikit lebih
lebar: 11.97 – 13.23.
Dengan 99% keyakinan, estimasi paling
konservatif: 11.78 – 13.42.
Implikasi Bisnis:
Jika keputusan operasional membutuhkan presisi tinggi (misalnya
kapasitas server jangka pendek), CI 90% bisa
digunakan.
Untuk keputusan strategis (forecast pendapatan, evaluasi fitur
baru), CI 95% atau 99% lebih
aman.
Karena seluruh interval berada di atas angka 12,
ini menunjukkan fitur baru kemungkinan meningkatkan aktivitas transaksi
pengguna.
Case Study 2
Interval Kepercayaan untuk Rata-rata, \(\sigma\) Tidak Diketahui: Sebuah
tim Riset UX menganalisis waktu penyelesaian
tugas (dalam menit) untuk aplikasi seluler baru. Data
dikumpulkan dari 12 pengguna :
\[
8.4,\; 7.9,\; 9.1,\; 8.7,\; 8.2,\; 9.0,\;
7.8,\; 8.5,\; 8.9,\; 8.1,\; 8.6,\; 8.3
\]
Tugas:
Identifikasi uji statistik yang tepat dan jelaskan
alasannya.
itung Interval Kepercayaan untuk:
\(90\%\) \(95\%\) \(99\%\)
Visualisasikan ketiga interval tersebut dalam satu plot.
Jelaskan bagaimana ukuran sampel dan tingkat
kepercayaan memengaruhi lebar interval.
Identifikasi uji
statistik yang tepat dan jelaskan alasannya
Confidence Interval (CI) digunakan untuk
mengestimasi rentang nilai rata-rata populasi berdasarkan data sampel.
Pada kasus ini, standar deviasi populasi (σ) tidak
diketahui dan ukuran sampel kecil (n < 30), sehingga
digunakan distribusi t-Student.
Rumus umum:
\[
CI = \bar{x} \pm t_{\alpha/2,df}\left(\frac{s}{\sqrt{n}}\right)
\]
Dimana:
\(\bar{x}\)
𝑠 = standar deviasi sampel.
𝑛 = ukuran sampel.
𝑑𝑓 =𝑛−1
\(t_{\alpha/2,df}\)
Uji Statistik Yang Digunakan:
One-Sample t Confidence Interval.
Alasan:
Simpangan baku populasi (σ) tidak
diketahui.
Ukuran sampel kecil (n = 12 < 30).
Data diasumsikan berasal dari populasi yang mendekati distribusi
normal.
Data numerik dan kontinu.
Statistik Sample:
\[
\bar{x}=8.45
\]
\[
s=0.4079
\]
\[
n=12,df=11
\]
\[
SE = \frac{s}{\sqrt{n}}=0.1179
\]
Confidence
Interval
\[
t_{0.05,11}=1.7959
\]
\[
CI_{90\%} = (8.238,\: 8.662)
\]
\[
t_{0.025,11} = 2.2010
\]
\[
CI_{95\%} = (8.190,\: 8.710)
\]
\[
t_{0.005,11} = 3.1058
\]
\[
CI_{99\%} = (8.084,\: 8.816)
\]
Visualisassi
Interpretasi Grafik:
Interval 99% paling lebar, diikuti 95%
dan 90%
Ketidakpastian lebih besar karena σ populasi
tidak diketahui
Titik hitam menunjukkan rata-rata sampel \(\bar{x}\)
PENGARUH UKURAN
SAMPEL & CONFIDENCE LEVEL
Pengaruh Ukuran Sampel (n):
n bertambah → SE mengecil.
Confidence interval menjadi lebih sempit.
Estimasi mean lebih presisi.
Pengaruh Confidence Level:
Confidence level lebih tinggi (99%) → interval lebih
lebar.
Confidence level lebih rendah (90%) → interval lebih
sempit.
Ada trade-off antara keyakinan dan ketelitian.
INTERPRETASI (KONTEKS UX):
Dengan confidence level 95%, rata-rata waktu
penyelesaian tugas pengguna berada antara 8.19 hingga 8.71
menit.
Hal ini menunjukkan bahwa performa aplikasi relatif konsisten,
meskipun jumlah pengguna yang diuji masih terbatas.
Case Study 3
Interval Kepercayaan untuk Proporsi, Pengujian A/B:
Sebuah tim ilmu data menjalankan pengujian A/B pada
desain tombol Ajakan Bertindak (Call-To-Action/CTA) baru. Hasil
eksperimennya adalah:
\[
\begin{eqnarray*}
n &=& 400 \quad \text{(jumlah pengguna)} \\
x &=& 156 \quad \text{(pengguna yang mengklik CTA)}
\end{eqnarray*}
\]
Tugas:
Hitung proporsi sampel \(\hat{p}\) .
Hitung Interval Kepercayaan untuk proporsi pada:
\(90\%\) \(95\%\) \(99\%\)
Visualisasikan dan bandingkan ketiga interval tersebut.
Jelaskan bagaimana tingkat kepercayaan memengaruhi pengambilan
keputusan dalam eksperimen produk.
SAMPLE
PROPORTION
Rumus umum CI Proporsi:
\[
\hat{p} \pm Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
\]
\[
\hat{p} = \frac{156}{400} = 0.39
\]
Artinya: 39% pengguna mengklik CTA.
CONFIDENCE
INTERVAL
Standar Error (SE):
\[
SE = \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
\]
\[
= \sqrt{\frac{0.39(1-0.39)}{400}}
\]
\[
= \sqrt{\frac{0.39(0.61)}{400}}
\]
\[
= 0.0244
\]
\[
𝑍_{0.05}=1.645
\]
\[
CI_{90\%}=(0.350,\:0.430)
\]
\[
Z_{0.025}=1.96
\]
\[
CI_{95\%}=(0.342,\:0.438)
\]
\[
Z_{0.005}=2.576
\]
\[
CI_{99\%}=(0.327,\:0.453)
\]
VISUALISASI
Interpretasi grafik:
CI 99% paling lebar (paling
konservatif).
CI 90% paling sempit (lebih presisi).
Titik menunjukkan estimasi CTR = 0.39.
PENGARUH
CONFIDENCE LEVEL
Confidence Level Rendah (90%):
Confidence Level Tinggi (99%):
Praktik Umum Produk:
95% CI paling sering digunakan → keseimbangan
antara kecepatan eksperimen & kepercayaan hasil.
INTERPRETASI BISNIS:
Dengan 95% confidence, tingkat klik CTA berada
antara 34.2% hingga 43.8%. Jika batas bawah CI masih
lebih tinggi dari desain lama, maka desain CTA baru layak untuk
diluncurkan.
Case Study 4
Perbandingan Presisi (Uji Z vs Uji t): Dua tim data
mengukur latensi API (dalam milidetik) dalam kondisi
yang berbeda.
\[\begin{eqnarray*}
\text{Team A:} \\
n &=& 36 \quad \text{(sample size)} \\
\bar{x} &=& 210 \quad \text{(sample mean)} \\
\sigma &=& 24 \quad \text{(known population standard deviation)}
\\[6pt]
\text{Team B:} \\
n &=& 36 \quad \text{(sample size)} \\
\bar{x} &=& 210 \quad \text{(sample mean)} \\
s &=& 24 \quad \text{(sample standard deviation)}
\end{eqnarray*}\]
Tugas:
Identifikasi uji statistik yang digunakan oleh setiap tim.
Hitung Interval Kepercayaan untuk 90%, 95%, dan
99% .
Buat visualisasi yang membandingkan semua interval.
Jelaskan mengapa lebar interval berbeda , meskipun
dengan data yang serupa.
IDENTIFIKASI UJI
STATISTIK
Penentuan uji statistik didasarkan pada apakah deviasi standar
populasi diketahui atau hanya diestimasi dari sampel.
Team A (Uji Z): Menggunakan Uji Z
(One-sample Z-test) karena deviasi standar populasi
(\(\sigma\) ) diketahui
secara pasti.
Team B (Uji t): Menggunakan Uji t
(One-sample t-test) karena deviasi standar populasi tidak
diketahui, sehingga menggunakan deviasi standar sampel (\(s\) ). Meskipun ukuran sampel
(\(n = 36\) ) cukup
besar, distribusi \(t\)
Team A
Z Confidence Interval σ diketahui
Team B
t Confidence Interval σ tidak diketahui, pakai s
PERHITUNGAN
CONFIDENCE INTERVAL
Rumus umum untuk Interval Kepercayaan (CI):
\[\text{CI} = \bar{x} \pm (\text{Critical
Value}) \times \frac{s \text{ atau } \sigma}{\sqrt{n}}
\]
Standard Error (sama secara numerik):
\[
SE = \frac{24}{\sqrt{36}} = \frac{24}{6} = 4
\]
90%
1.645
(203.42 , 216.58)
95%
1.96
(202.16 , 217.84)
99%
2.576
(199.70 , 220.30)
90%
1.690
(203.24 , 216.76)
95%
2.030
(201.88 , 218.12)
99%
2.724
(199.10 , 220.90)
CI t-Test selalu sedikit lebih lebar.
VISUALISASI
PERBANDINGAN INTERVAL
Interpretasi Grafik:
Interval t-test lebih lebar dibanding Z-test.
Hal ini terjadi karena σ populasi tidak diketahui, sehingga
ketidakpastian lebih besar.
Pada confidence level yang sama, semakin tinggi level → interval
semakin lebar.
MENGAPA LEBAR
INTERVAL BERBEDA
Meskipun nilai rata-rata dan deviasi standarnya identik (24),
terdapat perbedaan lebar interval karena faktor ketidakpastian
(uncertainty):
Informasi yang Tersedia: Team A memiliki
informasi “pasti” mengenai populasi (\(\sigma\) ). Team B hanya memiliki
estimasi dari sampel (\(s\) ). Karena \(s\)
Karakteristik Distribusi: Distribusi
\(t\) \(t\) \(Z\) .
Tingkat Kepercayaan: Semakin tinggi tingkat
kepercayaan (misal 99% ), semakin besar nilai kritis
yang digunakan, sehingga interval semakin lebar untuk memastikan
parameter populasi benar-benar tertangkap di dalamnya.
INTERPRETASI PRAKTIS (DATA ENGINEERING):
Team A bisa membuat keputusan lebih cepat karena estimasi lebih
presisi.
Team B lebih konservatif, cocok untuk sistem kritis.
Untuk latency API, interval sempit = kepercayaan tinggi terhadap
SLA.
Case Study 5
Interval Kepercayaan Satu Sisi: Sebuah perusahaan
Software as a Service (SaaS) ingin memastikan bahwa
setidaknya 70% pengguna aktif mingguan menggunakan
fitur premium.
Dari percobaan:
\[
\begin{eqnarray*}
n &=& 250 \quad \text{(total users)} \\
x &=& 185 \quad \text{(active premium users)}
\end{eqnarray*}
\]
Manajemen hanya tertarik pada batas bawah dari
estimasi tersebut.
Tugas:
Identifikasi jenis Interval Kepercayaan dan uji
yang sesuai.
Hitung Interval Kepercayaan bawah satu sisi pada:
\(90\%\) \(95\%\) \(99\%\)
Visualisasikan batas bawah untuk semua tingkat kepercayaan.
Tentukan apakah target 70% terpenuhi secara
statistik.
JENIS CONFIDENCE
INTERVAL & UJI STATISTIK
Jenis Interval: Lower One-Sided Confidence
Interval (Batas Bawah Satu Sisi). Manajemen hanya ingin
memastikan bahwa proporsi tidak jatuh di bawah angka tertentu
(70%).
Uji yang Sesuai: One-Sample Z-Test for
Proportions. Dengan \(n =
250\) ,\(np\) dan \(n(1-p)\) 10.
Alasan:
PERHITUNGAN
CONFIDENCE INTERVAL
Sample Proportion:
\[
\hat{p} = \frac{x}{n}= \frac{185}{250}= 0.74
\]
Standard Error:
\[
SE = \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
\]
\[
= \sqrt{\frac{0.74(1-0.74)}{250}}
\]
\[
= \sqrt{\frac{0.74(0.26)}{250}}
\]
\[
= 0.0277
\]
Rumus One-Sided Lower CI:
\[
\text{Lower Bound} = \hat{p} - Z_{\alpha} \cdot SE
\]
One-Sided Lower Confidence Intervals:
90%
1.282
0.705
95%
1.645
0.694
99%
2.326
0.676
VISUALISASI LOWER
BOUNDS
Interpretasi grafik:
Titik = lower bound.
Garis vertikal = target 70% .
Jika titik berada di kanan garis, target terpenuhi.
Grafik menunjukkan bahwa hanya pada confidence level
90% , lower bound berada di atas target
70% . Pada confidence level 95% dan
99% , target belum terpenuhi.
APAKAH TARGET 70%
TERPENUHI
Kesimpulannya bergantung pada tingkat ketatnya standar yang
digunakan manajemen:
Pada Tingkat Kepercayaan 90%: TERPENUHI. Secara
statistik, kita yakin 90% bahwa setidaknya
70.45% pengguna adalah pengguna premium. Karena
70.45% > 70%, target tercapai pada level
ini.
Pada Tingkat Kepercayaan 95%: TIDAK TERPENUHI
(Secara Statistik). Batas bawah berada di 69.44%.
Meskipun sangat dekat, kita tidak bisa menjamin 100%
bahwa angka aslinya tidak berada di bawah 70% dengan
tingkat keyakinan ini.
Pada Tingkat Kepercayaan 99% : TIDAK TERPENUHI.
Margin kesalahan pada tingkat kepercayaan tinggi terlalu lebar, sehingga
batas bawah turun ke 67.56%.
90%
70.5%
Ya
95%
69.4%
Tidak
99%
67.6%
Tidak
INTERPRETASI BISNIS:
Dengan 90% confidence, perusahaan dapat
mengklaim target 70% tercapai.
Dengan 95% atau 99% confidence, bukti belum
cukup kuat.
Semakin tinggi confidence level → keputusan lebih
konservatif.
---
title: " Study Cases "       # Main title of the document

subtitle: " Confidence Interval ~ Week 13 "        # Subtitle or topic for week 10
author: 
  - "M. Yustian Putra Muhadi"               # Replace with your full name
date: "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"  # Auto displays current date

output:
  rmdformats::readthedown:               # https://github.com/juba/rmdformats
    css: "style.css"                     # <--- PANGGIL FILE CSS DI SINI
    self_contained: true                 # Embed all resources
    thumbnails: true                     # Show image thumbnails
    lightbox: true                       # Enable click-to-zoom images
    gallery: true                        # Group images into gallery
    number_sections: true                # Number all sections
    lib_dir: libs                        # Save JS/CSS libraries
    df_print: "paged"                    # Paged data frames
    code_folding: "show"                 # Expandable code blocks
    code_download: yes                   # Add button to download R code

---

<style>
img {
  width: 100% !important;
  height: auto !important;
  max-width: none !important;
}
</style>

---

```{r profile, echo=FALSE}
library(htmltools)
HTML('
<div style="display: flex; gap: 30px; align-items: center; background:linear-gradient(135deg, #f5f7fa 0%, #c3cfe2 100%); padding: 30px; border-radius: 15px; margin: 20px 0;">
  <div>
    <img src="Muhhh.jpg" 
         style="width: 250px; height: 250px; border-radius: 50%; object-fit: cover; border: 4px solid white; box-shadow: 0 5px 15px rgba(0,0,0,0.2);">
  </div>
  <div>
    <h1 style="color: #2c3e50; margin: 0;">M. Yustian Putra Muhadi</h1>
    <p style="color: #7f8c8d; margin: 5px 0 15px 0;">Institut Tekonologi Sains Bandung</p>
    
    <div style="display: flex; gap: 15px; margin-top: 20px;">
      <button style="background: #3498db; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 15px; cursor: pointer; font-weight: bold;">
        R Programming
      </button>
      <button style="background: #e74c3c; color: White; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 15px; cursor: pointer; font-weight: bold;">
        Data Science
      </button>
      <button style="background: #2ecc71; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 15px; cursor: pointer; font-weight: bold;">
        Statistics
      </button>
    </div>
  </div>
</div>
')

```

---

## Case Study 1

**Interval Kepercayaan untuk Rata-rata, $\sigma$ Diketahui:** Sebuah **platform e-commerce** ingin memperkirakan **rata-rata jumlah transaksi harian per pengguna** setelah meluncurkan fitur baru. Berdasarkan data historis skala besar, **simpangan baku populasi** diketahui.

$$
\begin{eqnarray*}
\sigma &=& 3.2 \quad \text{(deviasi standar populasi)} \\
n &=& 100 \quad \text{(ukuran sampel)} \\
\bar{x} &=& 12.6 \quad \text{(rata-rata sampel)}
\end{eqnarray*}
$$

**Tugas:**

1. Identifikasi **uji statistik yang tepat** dan berikan justifikasi atas pilihan Anda.
2. Hitung Interval Kepercayaan untuk:
   - $90\%$
   - $95\%$
   - $99\%$
3. Buat **visualisasi perbandingan** dari ketiga interval kepercayaan tersebut.
4. Interpretasikan hasilnya dalam konteks analitik bisnis.

---

### *Uji Statistik yang Tepat & Justifikasi*

**Karena:**

- Ukuran sampel **n=100 besar (≥30)** → CLT berlaku.

- Simpangan baku populasi **σ** diketahui.

- Ingin membuat interval kepercayaan untuk rata-rata populasi **μ.**

Maka uji statistik yang tepat adalah **Z-test** untuk rata-rata dengan menggunakan **distribusi normal standar (Z).**

**Justifikasi:**

- σ diketahui → gunakan Z, bukan t.

- Rumus interval kepercayaan:

$$
\bar{x} \pm Z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
$$

---

### *Perhitungan Confidence Interval*

**Standard Error (SE):**

**Rumus umum:**

$$
ME = \pm Z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
$$
$$
SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}= \frac{3.2}{\sqrt{100}}= 0.32
$$

- **90% Confidence Interval:**

$$
Z_{0.05}=1.645
$$

$$
ME=1.645×0.32=0.5264
$$

$$
CI_{90\%} = (12.0736,\; 13.1264)
$$


- **95% Confidence Interval:**

$$
Z_{0.025}=1.96
$$

$$
ME=1.96×0.32=0.6272
$$

$$
CI_{95\%} = (11.9728,\; 13.2272)
$$


- **99% Confidence Interval:**

$$
Z_{0.005}=2.576
$$

$$
ME=2.576×0.32=0.8243
$$

$$
CI_{99\%} = (11.7757,\; 13.4243)
$$

**Ringkasan numerik:**

| Confidence Level | Z-value | Margin of Error | Lower  | Upper  |
| ---------------- | ------- | --------------- | ------ | ------ |
| 90%              | 1.645   | 0.526           | 12.074 | 13.126 |
| 95%              | 1.960   | 0.627           | 11.973 | 13.227 |
| 99%              | 2.576   | 0.824           | 11.776 | 13.424 |

---

### *visualisasi*

```{r echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
library(ggplot2)

# Data frame
ci_data <- data.frame(
  Level = factor(c("90%", "95%", "99%"), levels = c("90%", "95%", "99%")),
  Lower = c(12.0736, 11.9728, 11.7757),
  Upper = c(13.1264, 13.2272, 13.4243),
  Mean  = 12.6
)

# Plot
ggplot(ci_data, aes(y = Level)) +
  geom_errorbarh(aes(xmin = Lower, xmax = Upper), height = 0.2, size = 1.2) +
  geom_point(aes(x = Mean), size = 3) +
  labs(
    title = "Comparison of Confidence Intervals",
    x = "Average Daily Transactions per User",
    y = "Confidence Level"
  ) +
  theme_minimal()

```

**Grafik yang ditampilkan menunjukkan:**

- Setiap garis horizontal = **satu confidence interval.**

- Titik di tengah = sample mean **(12.6).**

- Interval **99%** paling lebar, **90%** paling sempit.

**Ini menggambarkan trade-off antara tingkat kepercayaan dan presisi.**


---

### *Interpretasi Business Analytics*

- Dengan **90%** keyakinan, rata-rata transaksi harian per user berada di sekitar **12.07 – 13.13** transaksi.

- Dengan **95%** keyakinan, rentangnya sedikit lebih lebar: **11.97 – 13.23.**

- Dengan **99%** keyakinan, estimasi paling konservatif: **11.78 – 13.42.**

**Implikasi Bisnis:**

- Jika keputusan operasional membutuhkan presisi tinggi (misalnya kapasitas server jangka pendek), **CI 90%** bisa digunakan.

- Untuk keputusan strategis (forecast pendapatan, evaluasi fitur baru), **CI 95%** atau **99%** lebih aman.

- Karena seluruh interval berada di atas angka **12,** ini menunjukkan fitur baru kemungkinan meningkatkan aktivitas transaksi pengguna.

## Case Study 2 

**Interval Kepercayaan untuk Rata-rata, $\sigma$ Tidak Diketahui:** Sebuah **tim Riset UX** menganalisis **waktu penyelesaian tugas (dalam menit)** untuk aplikasi seluler baru. Data dikumpulkan dari **12 pengguna**:

$$
8.4,\; 7.9,\; 9.1,\; 8.7,\; 8.2,\; 9.0,\;
7.8,\; 8.5,\; 8.9,\; 8.1,\; 8.6,\; 8.3
$$

**Tugas:**

1. Identifikasi **uji statistik yang tepat** dan jelaskan alasannya.
2. itung Interval Kepercayaan untuk:
   - $90\%$
   - $95\%$
   - $99\%$
3. Visualisasikan ketiga interval tersebut dalam satu plot.
4. Jelaskan bagaimana **ukuran sampel dan tingkat kepercayaan** memengaruhi lebar interval.


---

### *Identifikasi uji statistik yang tepat dan jelaskan alasannya*

Confidence Interval **(CI)** digunakan untuk mengestimasi rentang nilai rata-rata populasi berdasarkan data sampel. Pada kasus ini, standar deviasi populasi **(σ)** tidak diketahui dan ukuran sampel kecil **(n < 30),** sehingga digunakan distribusi **t-Student.**

**Rumus umum:**

$$
CI = \bar{x} \pm t_{\alpha/2,df}\left(\frac{s}{\sqrt{n}}\right)
$$

**Dimana:**

- **$\bar{x}$** = rata-rata sampel.

- **𝑠**= standar deviasi sampel.

- **𝑛**= ukuran sampel.

- **𝑑𝑓**=𝑛−1

- **$t_{\alpha/2,df}$** = nilai kritis distribusi t.

**Uji Statistik Yang Digunakan:**

- One-Sample t Confidence Interval.

**Alasan:**

- Simpangan baku populasi **(σ)** tidak diketahui.

- Ukuran sampel kecil **(n = 12 < 30).**

- Data diasumsikan berasal dari populasi yang mendekati distribusi normal.

- Data numerik dan kontinu.

**Statistik Sample:**

$$
\bar{x}=8.45
$$

$$
s=0.4079
$$

$$
n=12,df=11
$$

$$
SE = \frac{s}{\sqrt{n}}=0.1179
$$

---

### *Confidence Interval*

- **90% Confidence Interval:**

$$
t_{0.05,11}=1.7959
$$

$$
CI_{90\%} = (8.238,\: 8.662)
$$

- **95% Confidence Interval:**

$$
t_{0.025,11} = 2.2010
$$

$$
CI_{95\%} = (8.190,\: 8.710)
$$

- **99% Confidence Interval:**

$$
t_{0.005,11} = 3.1058
$$

$$
CI_{99\%} = (8.084,\: 8.816)
$$

---

### *Visualisassi*

```{r,echo=FALSE}
library(ggplot2)

# Data
ci_data <- data.frame(
  Level = factor(c("90%", "95%", "99%"), levels = c("90%", "95%", "99%")),
  Lower = c(8.238, 8.190, 8.084),
  Upper = c(8.662, 8.710, 8.816)
)

mean_x <- 8.45

# Plot
ggplot(ci_data, aes(y = Level)) +
  geom_segment(aes(x = Lower, xend = Upper, yend = Level), linewidth = 1.3) +
  geom_point(aes(x = mean_x), size = 3) +
  labs(
    title = "Confidence Intervals for Mean (σ Unknown)",
    x = "Task Completion Time (minutes)",
    y = "Confidence Level"
  ) +
  theme_minimal()

```

**Interpretasi Grafik:**

- Interval **99%** paling lebar, diikuti **95% dan 90%**

- Ketidakpastian lebih besar karena **σ** populasi tidak diketahui

- Titik hitam menunjukkan rata-rata sampel **$\bar{x}$**

---

### *PENGARUH UKURAN SAMPEL & CONFIDENCE LEVEL*

**Pengaruh Ukuran Sampel (n):**

- n bertambah → SE mengecil.

- Confidence interval menjadi lebih sempit.

- Estimasi mean lebih presisi.

**Pengaruh Confidence Level:**

- Confidence level lebih tinggi **(99%) → interval lebih lebar.**

- Confidence level lebih rendah **(90%) → interval lebih sempit.**

- Ada trade-off antara keyakinan dan ketelitian.

**INTERPRETASI (KONTEKS UX):**

- Dengan confidence level **95%,** rata-rata waktu penyelesaian tugas pengguna berada antara **8.19 hingga 8.71 menit.**

- Hal ini menunjukkan bahwa performa aplikasi relatif konsisten, meskipun jumlah pengguna yang diuji masih terbatas.


## Case Study 3 

**Interval Kepercayaan untuk Proporsi, Pengujian A/B:** Sebuah tim ilmu data menjalankan **pengujian A/B** pada desain tombol *Ajakan Bertindak (Call-To-Action/CTA)* baru. Hasil eksperimennya adalah:

$$
\begin{eqnarray*}
n &=& 400 \quad \text{(jumlah pengguna)} \\
x &=& 156 \quad \text{(pengguna yang mengklik CTA)}
\end{eqnarray*}
$$

**Tugas:**

1. Hitung **proporsi sampel** $\hat{p}$.
2. Hitung Interval Kepercayaan untuk proporsi pada:
   - $90\%$
   - $95\%$
   - $99\%$
3. Visualisasikan dan bandingkan ketiga interval tersebut.
4. Jelaskan bagaimana tingkat kepercayaan memengaruhi pengambilan keputusan dalam eksperimen produk.

---

### *SAMPLE PROPORTION*

**Rumus umum CI Proporsi:**

$$
\hat{p} \pm Z_{\alpha/2}\sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
$$


$$
\hat{p} = \frac{156}{400} = 0.39
$$

**Artinya: 39%** pengguna mengklik CTA.

---

### *CONFIDENCE INTERVAL*

**Standar Error (SE):**

$$
SE = \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
$$


$$
= \sqrt{\frac{0.39(1-0.39)}{400}}
$$


$$
= \sqrt{\frac{0.39(0.61)}{400}}
$$


$$
 = 0.0244
$$

- **90% Confidence Interval:**


$$
𝑍_{0.05}=1.645
$$

$$
CI_{90\%}=(0.350,\:0.430)
$$

- **95% Confidence Interval:**

$$
Z_{0.025}=1.96
$$

$$
CI_{95\%}=(0.342,\:0.438)
$$

- **99% Confidence Interval:**

$$
Z_{0.005}=2.576
$$

$$
CI_{99\%}=(0.327,\:0.453)
$$

---

### *VISUALISASI*

```{r,echo=FALSE}
library(ggplot2)

# Data
p_hat <- 156 / 400
n <- 400
SE <- sqrt(p_hat * (1 - p_hat) / n)

# Confidence intervals
ci_data <- data.frame(
  Level = factor(c("90%", "95%", "99%"), levels = c("90%", "95%", "99%")),
  Lower = c(
    p_hat - 1.645 * SE,
    p_hat - 1.96  * SE,
    p_hat - 2.576 * SE
  ),
  Upper = c(
    p_hat + 1.645 * SE,
    p_hat + 1.96  * SE,
    p_hat + 2.576 * SE
  )
)

# Plot
ggplot(ci_data, aes(y = Level)) +
  geom_segment(aes(x = Lower, xend = Upper, yend = Level), linewidth = 1.3) +
  geom_point(aes(x = p_hat), size = 3) +
  labs(
    title = "Confidence Intervals for CTA Click Proportion",
    x = "Click-Through Rate (Proportion)",
    y = "Confidence Level"
  ) +
  theme_minimal()

```

**Interpretasi grafik:**

- CI **99%** paling lebar (paling konservatif).

- CI **90%** paling sempit (lebih presisi).

- Titik menunjukkan estimasi CTR = **0.39.**

---

### *PENGARUH CONFIDENCE LEVEL*

**Confidence Level Rendah (90%):**

- Interval lebih sempit.

- Keputusan lebih cepat.

- Risiko kesalahan lebih besar.

**Confidence Level Tinggi (99%):**

- Interval lebih lebar.

- Keputusan lebih aman.

- Cocok untuk perubahan besar (high risk).

**Praktik Umum Produk:**

- **95%** CI paling sering digunakan
→ keseimbangan antara kecepatan eksperimen & kepercayaan hasil.

**INTERPRETASI BISNIS:**

Dengan **95%** confidence, tingkat klik CTA berada antara **34.2% hingga 43.8%.** Jika batas bawah CI masih lebih tinggi dari desain lama, maka desain CTA baru layak untuk diluncurkan.

## Case Study 4 

**Perbandingan Presisi (Uji Z vs Uji t):** Dua tim data mengukur **latensi API (dalam milidetik)** dalam kondisi yang berbeda.

\begin{eqnarray*}
\text{Team A:} \\
n &=& 36 \quad \text{(sample size)} \\
\bar{x} &=& 210 \quad \text{(sample mean)} \\
\sigma &=& 24 \quad \text{(known population standard deviation)} \\[6pt]

\text{Team B:} \\
n &=& 36 \quad \text{(sample size)} \\
\bar{x} &=& 210 \quad \text{(sample mean)} \\
s &=& 24 \quad \text{(sample standard deviation)}
\end{eqnarray*}

**Tugas:**

1. Identifikasi uji statistik yang digunakan oleh setiap tim.
2. Hitung Interval Kepercayaan untuk **90%, 95%, dan 99%**.
3. Buat visualisasi yang membandingkan semua interval.
4. Jelaskan mengapa **lebar interval berbeda**, meskipun dengan data yang serupa.

---

### *IDENTIFIKASI UJI STATISTIK*

Penentuan uji statistik didasarkan pada apakah deviasi standar populasi diketahui atau hanya diestimasi dari sampel.

- **Team A (Uji Z):** Menggunakan **Uji Z (One-sample Z-test)** karena deviasi standar populasi **($\sigma$)** diketahui secara pasti.

- **Team B (Uji t):** Menggunakan **Uji t (One-sample t-test)** karena deviasi standar populasi tidak diketahui, sehingga menggunakan deviasi standar sampel **($s$).** Meskipun ukuran sampel **($n = 36$)** cukup besar, distribusi **$t$** memberikan hasil yang lebih konservatif dan tepat untuk data sampel.

| Tim    | Uji Statistik             | Alasan                     |
| ------ | ------------------------- | -------------------------- |
| Team A | **Z Confidence Interval** | σ diketahui                |
| Team B | **t Confidence Interval** | σ tidak diketahui, pakai s |

---

### *PERHITUNGAN CONFIDENCE INTERVAL*

**Rumus umum untuk Interval Kepercayaan (CI):**

$$\text{CI} = \bar{x} \pm (\text{Critical Value}) \times \frac{s \text{ atau } \sigma}{\sqrt{n}}
$$

**Standard Error (sama secara numerik):**


$$
SE = \frac{24}{\sqrt{36}} = \frac{24}{6} = 4
$$


- **Z-Test (Team A):**

| Confidence | Z     | CI                |
| ---------- | ----- | ----------------- |
| 90%        | 1.645 | (203.42 , 216.58) |
| 95%        | 1.96  | (202.16 , 217.84) |
| 99%        | 2.576 | (199.70 , 220.30) |


- **t-Test (Team B), df = 35**

| Confidence | t     | CI                |
| ---------- | ----- | ----------------- |
| 90%        | 1.690 | (203.24 , 216.76) |
| 95%        | 2.030 | (201.88 , 218.12) |
| 99%        | 2.724 | (199.10 , 220.90) |

**CI t-Test** selalu sedikit lebih lebar.

---

### *VISUALISASI PERBANDINGAN INTERVAL*

```{r,echo=FALSE}
library(ggplot2)

# Mean and SE
mean_x <- 210
SE <- 4

# Z intervals
CI_Z <- data.frame(
  Level = c("90% Z", "95% Z", "99% Z"),
  Lower = mean_x + c(-1.645, -1.96, -2.576) * SE,
  Upper = mean_x + c( 1.645,  1.96,  2.576) * SE,
  Test  = "Z-Test"
)

# t intervals (df = 35)
CI_t <- data.frame(
  Level = c("90% t", "95% t", "99% t"),
  Lower = mean_x + c(-1.690, -2.030, -2.724) * SE,
  Upper = mean_x + c( 1.690,  2.030,  2.724) * SE,
  Test  = "t-Test"
)

# Combine
CI_all <- rbind(CI_Z, CI_t)

# Plot
ggplot(CI_all, aes(y = Level)) +
  geom_segment(aes(x = Lower, xend = Upper, yend = Level), linewidth = 1.2) +
  geom_point(aes(x = mean_x), size = 3) +
  labs(
    title = "Z-Test vs t-Test Confidence Interval Comparison",
    x = "API Latency (ms)",
    y = "Confidence Interval Type"
  ) +
  theme_minimal()

```

**Interpretasi Grafik:**

- Interval t-test lebih lebar dibanding Z-test.

- Hal ini terjadi karena σ populasi tidak diketahui, sehingga ketidakpastian lebih besar.

- Pada confidence level yang sama, semakin tinggi level → interval semakin lebar.

---

### *MENGAPA LEBAR INTERVAL BERBEDA*

**Meskipun nilai rata-rata dan deviasi standarnya identik (24), terdapat perbedaan lebar interval karena faktor ketidakpastian (uncertainty):**

- **Informasi yang Tersedia:** Team A memiliki informasi "pasti" mengenai populasi **($\sigma$).** Team B hanya memiliki estimasi dari sampel **($s$).** Karena **$s$** bisa bervariasi dari satu sampel ke sampel lainnya, Uji t menambahkan "margin pengaman" yang lebih luas.

- **Karakteristik Distribusi:** Distribusi **$t$** memiliki ekor yang lebih gemuk (heavier tails) dibandingkan distribusi Z. Ini berarti pada tingkat kepercayaan yang sama, nilai kritis **$t$** akan selalu lebih besar daripada nilai kritis **$Z$.**

- **Tingkat Kepercayaan:** Semakin tinggi tingkat kepercayaan (misal **99%**), semakin besar nilai kritis yang digunakan, sehingga interval semakin lebar untuk memastikan parameter populasi benar-benar tertangkap di dalamnya.

**INTERPRETASI PRAKTIS (DATA ENGINEERING):**

- Team A bisa membuat keputusan lebih cepat karena estimasi lebih presisi.

- Team B lebih konservatif, cocok untuk sistem kritis.

- Untuk latency API, interval sempit = kepercayaan tinggi terhadap SLA.

## Case Study 5

**Interval Kepercayaan Satu Sisi:** Sebuah perusahaan **Software as a Service (SaaS)** ingin memastikan bahwa **setidaknya 70% pengguna aktif mingguan** menggunakan fitur premium.

Dari percobaan:

$$
\begin{eqnarray*}
n &=& 250 \quad \text{(total users)} \\
x &=& 185 \quad \text{(active premium users)}
\end{eqnarray*}
$$

Manajemen hanya tertarik pada **batas bawah** dari estimasi tersebut.

**Tugas:**

1. Identifikasi **jenis Interval Kepercayaan** dan uji yang sesuai.
2. Hitung **Interval Kepercayaan bawah satu sisi** pada:
   - $90\%$
   - $95\%$
   - $99\%$
3. Visualisasikan batas bawah untuk semua tingkat kepercayaan.
4. Tentukan apakah **target 70%** terpenuhi secara statistik.

---

### *JENIS CONFIDENCE INTERVAL & UJI STATISTIK*

- Jenis Interval: **Lower One-Sided Confidence Interval** (Batas Bawah Satu Sisi). Manajemen hanya ingin memastikan bahwa proporsi tidak jatuh di bawah angka tertentu **(70%).**

- Uji yang Sesuai: **One-Sample Z-Test for Proportions.** Dengan **$n = 250$,** syarat normalitas terpenuhi karena **$np$ dan $n(1-p)$** keduanya jauh di atas **10.**

**Alasan:**

- Data berbentuk proporsi.

- Sampel besar.

- Fokus hanya pada batas bawah.

---

### *PERHITUNGAN CONFIDENCE INTERVAL*


**Sample Proportion:**

$$
\hat{p} = \frac{x}{n}= \frac{185}{250}= 0.74
$$

**Standard Error:**

$$
SE = \sqrt{\frac{\hat{p}(1-\hat{p})}{n}}
$$

$$
= \sqrt{\frac{0.74(1-0.74)}{250}}
$$

$$
= \sqrt{\frac{0.74(0.26)}{250}}
$$

$$
= 0.0277
$$

**Rumus One-Sided Lower CI:**

$$
\text{Lower Bound} = \hat{p} - Z_{\alpha} \cdot SE
$$

**One-Sided Lower Confidence Intervals:**

| Confidence Level | Zα    | Perhitunggan ($0.74 - Z \times 0.0277$)  Lower Bound |
| ---------------- | ----- | ----------- |
| 90%              | 1.282 | 0.705       |
| 95%              | 1.645 | 0.694       |
| 99%              | 2.326 | 0.676       |

---

### *VISUALISASI LOWER BOUNDS*

```{r,echo=FALSE}
library(ggplot2)

# Data
p_hat <- 185 / 250
n <- 250
SE <- sqrt(p_hat * (1 - p_hat) / n)

# Z values & confidence levels
ci_data <- data.frame(
  Level = factor(c("90%", "95%", "99%"), levels = c("90%", "95%", "99%")),
  Z = c(1.282, 1.645, 2.326)
)

# Lower bounds
ci_data$LowerBound <- p_hat - ci_data$Z * SE

# Plot
ggplot(ci_data, aes(x = LowerBound, y = Level)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_vline(xintercept = 0.70, linetype = "dashed") +
  annotate(
    "text",
    x = 0.70,
    y = 3.3,
    label = "Target = 70%",
    hjust = 0
  ) +
  labs(
    title = "One-Sided Lower Confidence Bounds for Premium Usage",
    x = "Lower Confidence Bound (Proportion)",
    y = "Confidence Level"
  ) +
  xlim(0.65, 0.78) +
  theme_minimal()

```

**Interpretasi grafik:**

- Titik = lower bound.

- Garis vertikal = target **70%**.

- Jika titik berada di kanan garis, target terpenuhi.

- Grafik menunjukkan bahwa hanya pada confidence level **90%**,
lower bound berada di atas target **70%**.
Pada confidence level **95% dan 99%**, target belum terpenuhi.


---

### *APAKAH TARGET 70% TERPENUHI*

**Kesimpulannya bergantung pada tingkat ketatnya standar yang digunakan manajemen:**

- Pada Tingkat Kepercayaan **90%:** TERPENUHI. Secara statistik, kita yakin **90%** bahwa setidaknya **70.45%** pengguna adalah pengguna premium. Karena **70.45% > 70%,** target tercapai pada level ini.

- Pada Tingkat Kepercayaan **95%:** TIDAK TERPENUHI (Secara Statistik). Batas bawah berada di **69.44%.** Meskipun sangat dekat, kita tidak bisa menjamin **100%** bahwa angka aslinya tidak berada di bawah **70%** dengan tingkat keyakinan ini.

- Pada Tingkat Kepercayaan **99%**: TIDAK TERPENUHI. Margin kesalahan pada tingkat kepercayaan tinggi terlalu lebar, sehingga batas bawah turun ke **67.56%.**

| Confidence | Lower Bound | Target 70% |
| ---------- | ----------- | ---------- |
| 90%        | 70.5%       |   Ya       |
| 95%        | 69.4%       |   Tidak    |
| 99%        | 67.6%       |   Tidak    |

**INTERPRETASI BISNIS:**

- Dengan **90%** confidence, perusahaan dapat mengklaim target 70% tercapai.

- Dengan **95% atau 99%** confidence, bukti belum cukup kuat.

- Semakin tinggi confidence level → keputusan lebih konservatif.

## Referensi

- https://www.mymathscloud.com/api/download/modules/AP-Statistics/Textbooks/Statistics%20for%20Dummies.pdf?id=25302635&utm_source=chatgpt.com

- https://assets.openstax.org/oscms-prodcms/media/documents/IntroductoryStatistics-OP_i6tAI7e.pdf?utm_source=chatgpt.com

- https://ugess3.wordpress.com/wp-content/uploads/2016/01/bluman-step-by-step-statistics-8th-edition.pdf?utm_source=chatgpt.com






