1. Input Data dan Estimasi Titik

data_wifi <- c(18.2, 21.5, 19.8, 23.1, 17.6, 20.4, 22.9, 16.8, 19.1, 24.3, 18.7, 21.0, 20.2, 17.9, 23.6, 19.4, 22.1, 18.0, 20.9, 21.7, 16.5, 19.9, 23.4, 18.3, 21.2)
rata_rata <- mean(data_wifi)
std_deviasi <- sd(data_wifi)
cat("Rata-rata:", rata_rata, "Mbps\n")
## Rata-rata: 20.26 Mbps
cat("Standar deviasi:", std_deviasi, "Mbps\n")
## Standar deviasi: 2.217732 Mbps

2. Interval Kepercayaan 95%

uji_95 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.95)
uji_95$conf.int
## [1] 19.34457 21.17543
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95

3. Interval Kepercayaan 90% dan 99%

uji_90 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.90)
cat("Interval 90%:\n")
## Interval 90%:
uji_90$conf.int
## [1] 19.50114 21.01886
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.9
uji_99 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.99)
cat("Interval 99%:\n")
## Interval 99%:
uji_99$conf.int
## [1] 19.01943 21.50057
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99

4. Pengaruh dan Margin of Error Semakin tinggi tingkat kepercayaan, interval semakin lebar. Margin of Error mewakili potensi penyimpangan rata-rata sampel 25 titik terhadap rata-rata seluruh titik akses kampus.

5. Risiko Galat * Galat Tipe I: Menyimpulkan WiFi sudah memenuhi standar 20 Mbps, padahal belum (kampus tidak jadi upgrade, internet tetap lambat). * Galat Tipe II: Menyimpulkan WiFi belum memenuhi standar, padahal sudah (kampus membuang anggaran untuk upgrade yang tidak perlu).