Nama: Anisa Bela
NIM: 3337260005
Kelas:
C26
Tim IT kampus Untirta mencatat kecepatan unduh (Mbps) dari 25 titik akses WiFi yang dipilih secara acak, untuk menduga rata-rata kecepatan unduh SELURUH titik akses (populasi). Data:
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
)
Soal: Masukkan data ke RStudio sebagai vektor, lalu
hitung estimasi titik (rata-rata) dan standar deviasi kecepatan unduh
menggunakan mean() dan sd().
mean(data_wifi)
## [1] 20.26
sd(data_wifi)
## [1] 2.217732
Hasil perhitungan:
Jadi, estimasi titik rata-rata kecepatan unduh adalah 20,26 Mbps, sedangkan standar deviasi kecepatan unduh adalah 2,22 Mbps.
hist(
data_wifi,
main = "Distribusi Kecepatan Unduh WiFi",
xlab = "Kecepatan Unduh (Mbps)",
ylab = "Frekuensi"
)
Berdasarkan grafik, data kecepatan unduh WiFi tersebar di sekitar nilai rata-rata 20,26 Mbps.
Soal: Hitung interval kepercayaan 95% untuk
rata-rata kecepatan unduh SELURUH titik akses di kampus menggunakan
RStudio (t.test() atau perhitungan manual dengan
qt()).
hasil_95 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.95)
hasil_95
##
## One Sample t-test
##
## data: data_wifi
## t = 45.677, df = 24, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 19.34457 21.17543
## sample estimates:
## mean of x
## 20.26
Hasil interval kepercayaan 95% adalah:
19,34 Mbps sampai 21,18 Mbps
Artinya, dengan tingkat kepercayaan 95%, rata-rata kecepatan unduh SELURUH titik akses di kampus diperkirakan berada antara 19,34 Mbps dan 21,18 Mbps.
Soal: Hitung dan bandingkan pula interval kepercayaan 90% dan 99% untuk data yang sama. Jelaskan pengaruh perubahan tingkat kepercayaan terhadap lebar interval.
hasil_90 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.90)
hasil_95 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.95)
hasil_99 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.99)
hasil_90$conf.int
## [1] 19.50114 21.01886
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.9
hasil_95$conf.int
## [1] 19.34457 21.17543
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95
hasil_99$conf.int
## [1] 19.01943 21.50057
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99
Hasil perhitungan:
| Tingkat Kepercayaan | Interval Kepercayaan |
|---|---|
| 90% | 19,50 – 21,02 Mbps |
| 95% | 19,34 – 21,18 Mbps |
| 99% | 19,02 – 21,50 Mbps |
Semakin tinggi tingkat kepercayaan, semakin lebar interval kepercayaan yang dihasilkan.
Hal ini karena tingkat kepercayaan yang lebih tinggi membutuhkan rentang yang lebih luas agar rata-rata populasi lebih mungkin tercakup dalam interval.
Soal: Jelaskan arti margin of error yang diperoleh dalam konteks kasus ini (kecepatan unduh WiFi kampus).
margin_error <- (
hasil_95$conf.int[2] - hasil_95$conf.int[1]
) / 2
margin_error
## [1] 0.9154346
Margin of error pada tingkat kepercayaan 95% adalah sekitar 0,92 Mbps.
Artinya, rata-rata kecepatan unduh sampel sebesar 20,26 Mbps memiliki batas kesalahan sekitar ±0,92 Mbps dalam memperkirakan rata-rata kecepatan unduh SELURUH titik akses WiFi di kampus.
Sehingga:
20,26 ± 0,92 Mbps = 19,34 – 21,18 Mbps
Soal: Jika manajemen kampus harus memutuskan “apakah kecepatan WiFi sudah memenuhi standar minimum 20 Mbps” berdasarkan sampel ini, jelaskan risiko Galat Tipe I dan Tipe II yang mungkin terjadi.
Hipotesis:
uji_wifi <- t.test(
data_wifi,
mu = 20,
alternative = "greater"
)
uji_wifi
##
## One Sample t-test
##
## data: data_wifi
## t = 0.58618, df = 24, p-value = 0.2816
## alternative hypothesis: true mean is greater than 20
## 95 percent confidence interval:
## 19.50114 Inf
## sample estimates:
## mean of x
## 20.26
Hasil pengujian menunjukkan p-value = 0,2816.
Karena p-value > 0,05, maka H₀ gagal ditolak.
Artinya, berdasarkan sampel ini, belum terdapat bukti yang cukup untuk menyatakan bahwa rata-rata kecepatan WiFi lebih dari 20 Mbps.
Galat Tipe I terjadi ketika kita menolak H₀ padahal H₀ sebenarnya benar.
Dalam kasus ini, Galat Tipe I terjadi jika kita menyimpulkan bahwa rata-rata kecepatan WiFi lebih dari 20 Mbps, padahal sebenarnya rata-rata populasi tidak lebih dari 20 Mbps.
Galat Tipe II terjadi ketika kita gagal menolak H₀ padahal H₀ sebenarnya salah.
Dalam kasus ini, Galat Tipe II terjadi jika kita menyimpulkan bahwa belum cukup bukti bahwa rata-rata WiFi lebih dari 20 Mbps, padahal sebenarnya rata-rata populasi memang lebih dari 20 Mbps.
Berdasarkan 25 titik akses WiFi, diperoleh rata-rata kecepatan unduh sebesar 20,26 Mbps dengan standar deviasi 2,22 Mbps.
Interval kepercayaan 95% berada pada 19,34–21,18 Mbps, dengan margin of error sekitar 0,92 Mbps.
Hasil pengujian hipotesis menghasilkan p-value = 0,2816, sehingga H₀ gagal ditolak.
Jadi, berdasarkan sampel ini, belum terdapat bukti yang cukup untuk menyatakan bahwa rata-rata kecepatan WiFi seluruh titik akses lebih dari 20 Mbps.