1. Masukkan data wifi, rata-rata, dan standar deviasi

25 titik akses wifi dari kampus Untirta, data dalam satuan Mbps.

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
)

Menghitung nilai rata-rata & standar deviassi dari data_wifi

menentukan estimasi titik, gunakan mean() menentukan standar deviasi, gunaka sd()

#menghitung rata-rata
rata_rata <- mean(data_wifi) 

#menghitung standar deviassi
standar_deviasi <- sd(data_wifi) 

#menampilkan hasil
round (rata_rata, 2)
## [1] 20.26
round (standar_deviasi,2)
## [1] 2.22

Berdasarakan 25 sampel titik akses wifi, didapatkan 20,26 Mbps untuk rata rata, dan 2.22 Mbps untuk standar deviasi sampel.

2. Menghitung interval kepercayaan 95%

#menghitung nilai kepercayaan 95%
hasil_95 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.95)

#Mengambil angka angka dalam interval
interval_95 <- hasil_95$conf.int

#menampilkan interval dengna tiga angka desimal
round(interval_95, 3)
## [1] 19.345 21.175
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.95

Berdasarkan hasil perhitungan,interval kepercayaan 95% sebesar 19,345 Mbps sampai 21,175 Mbps. Oleh karena itu, berdasarkan sampel yang digunakan, rata-rata kecepatan unduh seluruh titik akses WiFi kampus diperkirakan berada dalam rentang tersebut dengan tingkat kepercayaan 95%.’

3. Membandingkan interval kepercayaan 90% dan 99% dari data yang sama

#menghitung interval kepercayaan
hasil_90 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.90)
hasil_99 <- t.test(data_wifi, conf.level = 0.99)

#mengambil batas interval
interval_90 <- hasil_90$conf.int
interval_99 <- hasil_99$conf.int

#menampilkan batas interval dengan 3 digit desimal
round(interval_90, 3)
## [1] 19.501 21.019
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.9
round(interval_99, 3)
## [1] 19.019 21.501
## attr(,"conf.level")
## [1] 0.99

Interval kepercayaan 90% adalah [19,501, 21,019] Mbps
95% adalah [19,345, 21,175] Mbps 99% adalah [19,019, 21,501] Mbps Berdasarkan hasil tersebut, semakin tinggi tingkat kepercayaan, maka interval menjadi semakin lebar Hal ini terjadi karena nilai kritis t semakin lebih besar, sehingga margin of error semakin membesar.

4. Margin of Error

Margin of error atau batas kesalahan adalah setengah setengah dari interval kepercayaan. Dengan c0ontoh interval kepercayaan 95%

#menghitung margin of error dari interval kepercayaaan 95%
margin_of_error_95 <- diff(interval_95) / 2

round(margin_of_error_95, 3)
## [1] 0.915

dari tingkat kepercayaan 95%, margin of error sebanyak 0,915 Mbps. Artinya, rata-rata kecepatan unduh seluruh titik akses WiFi diperkirakan dapat berbeda sekitar 0,915 Mbps ke bawah atau ke atas dari rata-rata sampel sebesar 20,26 Mbps. Oleh karena itu, estimasi rata-rata populasi dinyatakan sebagai 20,26 ± 0,915 Mbps.

5. Galat tipe I dan Tipe II

H0 = kecepatan WiFi sudah memenuhi standar minimum 20 Mbps; H1 = kecepatan WiFi belum memenuhi standar minimum 20 Mbps.

Galat tipe I: terjadi ketika manajemen menyimpulkan bahwa rata-rata kecepatan wifi telah memenuhi standar minimum 20 Mbps, padahal rata-rata sebenarnya belum memenuhi standar tersebut.. P(menolak H0 | H0 Benar)

Galat tipe II : terjadi ketika manajemen gagal memperoleh bukti bahwa rata-rata kecepatan wifi telah standar, padahal rata-rata sebenarnya sudah memenuhi standar tersebut.. P(gagal menolak H0 | HO salah)